tensorflow2搭建ResNet50V2网络

在TensorFlow 2中，可以使用Keras API轻松构建ResNet50V2网络。以下是一个简单的代码示例：

from tensorflow.keras.applications.resnet_v2 import ResNet50V2
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入张量形状
inputs = Input(shape=(224, 224, 3))

# 加载ResNet50V2模型，不包括顶部的全连接层
resnet = ResNet50V2(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=inputs)

# 添加自定义的全连接层
x = resnet.output
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
x = Dense(512, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 构建完整的模型
model = Model(inputs=resnet.input, outputs=predictions)

# 编译模型，指定优化器、损失函数和评价指标
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在这个示例中，我们首先定义了输入张量的形状，然后加载了ResNet50V2模型。我们指定了不包括顶部的全连接层，并使用预训练的ImageNet权重。然后，我们添加了自定义的全连接层，并使用这些层构建了完整的模型。最后，我们编译了模型，并指定了优化器、损失函数和评价指标。

请注意，这个示例只是用于演示如何构建ResNet50V2网络，并不包含训练和测试数据的处理。在实际应用中，您需要自己准备数据，并使用模型进行训练和测试。