用卷积搭建三分类的EfficientNet的B4的代码

以下是使用卷积搭建三分类的EfficientNet的B4的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, GlobalAveragePooling2D, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from efficientnet.tfkeras import EfficientNetB4

def efficientnet_b4(num_classes):
    inputs = Input(shape=(224, 224, 3))
    base_model = EfficientNetB4(include_top=False, input_tensor=inputs, weights='imagenet')

    x = Conv2D(1280, kernel_size=1, strides=1, padding='same')(base_model.output)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('swish')(x)

    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

    return model

该函数接受一个整数参数`num_classes`，表示分类的类别数。它首先创建一个输入层，然后使用`EfficientNetB4`模型作为基础模型。接下来，我们添加一个`1x1`卷积层，将模型的输出通道数从1792转换为1280，并应用批归一化和Swish激活函数。然后，我们使用全局平均池化层将每个特征映射的平均值转换为单个值，最后使用一个全连接层输出分类预测。