tensorflow2搭建ResNet50V2

以下是使用TensorFlow 2搭建ResNet50V2的步骤：

1. 导入必要的库和模块

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet_v2 import ResNet50V2
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model

2. 加载ResNet50V2模型

base_model = ResNet50V2(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(224, 224, 3))

3. 冻结前面的层

for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

4. 添加自定义的全连接层

x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

其中，`num_classes`为分类数目。

5. 创建新的模型

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

6. 编译模型

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

7. 训练模型

model.fit(train_images, train_labels, epochs=num_epochs, validation_data=(val_images, val_labels))

其中，`train_images`和`train_labels`为训练集图片和标签，`val_images`和`val_labels`为验证集图片和标签，`num_epochs`为训练轮数。

8. 评估模型

model.evaluate(test_images, test_labels)

其中，`test_images`和`test_labels`为测试集图片和标签。

完成以上步骤，就可以使用TensorFlow 2搭建ResNet50V2模型了。