for layer in model.layers: layer.trainable = False x = model.output x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) predictions = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(x) model=tf.keras.models.Model(inputs=model.input, outputs=predictions)

这段代码可以用于构建一个新的模型，该模型可以实现对原模型输出层进行特征提取和分类。其中，通过循环模型的每一层，将所有层的参数设置为不可训练。然后，通过全局平均池化对每张图片的每个通道进行平均，得到多张单像素图片。最后，通过全连接层进行分类，并设置了激活函数对输出结果进行处理。最终，利用tf.keras.models.Model()函数构建一个新的模型，该模型的输入为原模型的输入，输出为全连接层的输出。整个过程实现了对原模型的输出层进行特征提取和分类的目的。

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for layer in model.layers: #这里以输出层的权重为例，冻结输出层的参数，循坏数据 layer.trainable = False x = model.output x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) #全局平均池化，将每张图片的每个通道值各自加起来再求平均，可以理解为变成了多张单像素图片。 predictions = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(x) #全连接层，全连接层在整个网络卷积神经网络中起到“特征提取器”的作用。设置了激活函数，相当于对输出的结果经过一次激活函数的运算，得到新的值 model=tf.keras.models.Model(inputs=model.input, outputs=predictions)

这段代码可以用于冻结一个模型的输出层参数，通过全局平均池化和全连接层进行特征提取和分类。其中，通过循环模型的每一层，将输出层的参数设置为不可训练，即冻结该层的参数。然后，通过全局平均池化对每张图片的每个通道进行平均，得到多张单像素图片。最后，通过全连接层进行分类，并设置了激活函数对输出结果进行处理。最终，利用tf.keras.models.Model()函数构建一个新的模型，该模型的输入为原模型的输入，输出为全连接层的输出。

K.set_learning_phase(0) base_model = DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3), ) for layer in base_model.layers: layer.trainable=False K.set_learning_phase(1) x = base_model.output x = layers.GlobalMaxPooling2D()(x) x = layers.Dense(512, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001))(x) x = layers.Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001))(x) predictions = layers.Dense(4, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) model.summary()

这段代码是使用 Keras 搭建一个基于 DenseNet121 的图像分类模型。首先，通过 `DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))` 创建了一个 DenseNet121 模型，并且去掉了最后的全连接层，保留了卷积层和池化层等特征提取部分。接着，通过 `for layer in base_model.layers: layer.trainable=False` 将 DenseNet121 的所有层都设置为不可训练，以保持预训练的权重不变。然后，通过 `x = base_model.output` 获取 DenseNet121 模型输出的特征图，再通过 `layers.GlobalMaxPooling2D()(x)` 对每个特征图进行全局最大池化，得到一个固定长度的特征向量。接下来，通过两个全连接层和一个 softmax 层构建了一个分类器，最后通过 `model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)` 创建了完整的模型。