tf.keras.applications中提供哪些网络模型

tf.keras.applications中提供了许多预训练的网络模型，包括：

1. VGG16
2. VGG19
3. ResNet50
4. InceptionV3
5. InceptionResNetV2
6. MobileNet
7. MobileNetV2
8. DenseNet
9. NASNetLarge
10. NASNetMobile

这些网络模型都是在ImageNet数据集上进行预训练的，并且可以用于许多计算机视觉任务，如图像分类、对象检测、图像分割等。

相关问题

tf.keras.applications.mobilenetv2 生成 .pb

要使用tf.keras.applications.mobilenetv2模块生成.pb文件，可以按照以下几个步骤进行操作：

1. 导入所需的模块和库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2

2. 定义模型，并将其保存为.h5文件：

model = MobileNetV2()  # 实例化MobileNetV2模型
model.save("model.h5")  # 保存模型为.h5文件

3. 加载.h5模型文件：

model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

4. 使用tf.lite.TFLiteConverter将.h5文件转换为.pb文件：

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
open("model.pb", "wb").write(tflite_model)

5. 最后便可以得到生成的model.pb文件，可用于后续的模型应用。

注意：tf.keras.applications.mobilenetv2模块生成的是.h5模型文件，需要通过tflite模块将其转换为.pb文件。

tf.keras.applications

tf.keras.applications是TensorFlow中的一个模块，提供了一些预训练的深度学习模型，包括VGG、ResNet、Inception等。这些模型可以直接用于图像分类、目标检测等任务，也可以作为迁移学习的基础模型。通过tf.keras.applications，用户可以方便地使用这些模型，并进行微调和优化。