tensorflow调用resnet作为骨干网络

在 TensorFlow 中调用 ResNet 作为骨干网络可以通过使用 TensorFlow 提供的 `tf.keras.applications` 模块来实现。该模块已经包含了多种常用的预训练模型，包括 ResNet 等。

以下是一个使用 ResNet50 作为骨干网络的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50

# 加载 ResNet50 模型
resnet = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 冻结 ResNet50 的权重
for layer in resnet.layers:
    layer.trainable = False

# 添加自定义层
x = resnet.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# 定义新的模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=resnet.input, outputs=predictions)

在代码中，首先通过 `ResNet50` 函数加载预训练的 ResNet50 模型，然后通过设置 `include_top=False` 参数来移除模型的顶部分类层。接着，我们冻结了 ResNet50 的所有权重，以便在训练过程中不会更新这些权重。然后，我们添加了一个全局平均池化层、一个全连接层和一个分类层，用于将 ResNet50 的输出转换为我们想要的输出。最后，我们定义了一个新的模型，将 ResNet50 的输入和输出连接起来。

需要注意的是，这里的 `input_shape` 参数必须与你的输入数据的形状相匹配，`num_classes` 参数是分类数。