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) # let's add a fully-connected layer 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) # and a logistic l # ayer -- let's say we have 200 classes predictions = layers.Dense(4, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) model.summary()与初始densenet有何不同，又如何还原为最初的densenet模型

这段代码是基于DenseNet121模型的基础上，添加了全局最大池化层、两个全连接层和一个softmax输出层，用于200分类任务。并且在模型定义时，将DenseNet121的所有层都设置为不可训练，只训练添加的层。

要还原为最初的DenseNet121模型，只需要加载预训练权重，然后将模型定义中的全局最大池化层、两个全连接层和softmax输出层移除即可。具体代码如下：

from keras.applications.densenet import DenseNet121, preprocess_input
from keras.models import Model

# 加载预训练权重
base_model = DenseNet121(weights='imagenet', include_top=True)

# 移除全局最大池化层、两个全连接层和softmax输出层
base_model.layers.pop()
base_model.layers.pop()
base_model.layers.pop()
base_model.layers.pop()

# 新建模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.output)
model.summary()

这样就可以得到和初始DenseNet121模型相同的模型架构。

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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。

model = densenet121(pretrained=True) num_ftrs = model.classifier.in_features model.classifier = nn.Linear(num_ftrs, 4)与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) # let's add a fully-connected layer 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) # and a logistic l # ayer -- let's say we have 200 classes predictions = layers.Dense(4, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) model.summary()

这是两个不同的深度学习模型的代码。第一个是使用PyTorch实现的DenseNet121模型，将其预训练的分类器替换为一个具有4个输出类的线性层。第二个是使用Keras实现的DenseNet121模型，该模型在ImageNet数据集上进行了预训练，但将其顶部的分类层移除，并添加了几个全连接层和一个softmax层，以适应另一个具有4个输出类的任务。这两个模型采用不同的框架和实现方式，但都使用了DenseNet121作为基础模型，并且都是用于分类任务。