tensorflow 的迁移学习怎么引入resnet18
时间: 2023-07-08 14:48:04 浏览: 73
要在 TensorFlow 中使用 ResNet-18 进行迁移学习,需要先下载预训练的 ResNet-18 模型权重文件。可以通过在 TensorFlow 中使用 Keras 库来加载 ResNet-18 模型和权重。
首先,需要安装 TensorFlow 和 Keras 库,可以通过以下命令安装:
```
!pip install tensorflow
!pip install keras
```
接下来,需要从 Keras 库中导入 ResNet-18 模型:
```
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
```
然后,可以加载预训练的 ResNet-18 模型和权重:
```
resnet = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
```
这里的 weights 参数指定加载预训练的权重文件,include_top 参数指定是否包含全连接层,input_shape 参数指定输入图像的大小。
接下来,可以将 ResNet-18 模型作为基础模型,构建一个自定义的顶层分类器来进行迁移学习。可以在 ResNet-18 模型后添加一些自定义的全连接层,然后对新的模型进行训练:
```
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Flatten
x = resnet.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
x = Dense(512, activation='relu')(x)
output = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=resnet.input, outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(val_images, val_labels))
```
这里的 num_classes 参数指定分类器的输出类别数,train_images 和 train_labels 是训练集的图像和标签,val_images 和 val_labels 是验证集的图像和标签。
这样,就可以使用 ResNet-18 进行迁移学习了。