vgg16 java实现

时间: 2023-11-04 19:22:37 浏览: 60
VGG16是一种深度卷积神经网络模型,用于图像分类任务。在Java中实现VGG16需要使用深度学习框架,如TensorFlow或Keras,并使用相应的Java API。 以下是使用DL4J(Deep Learning for Java)框架实现VGG16的示例代码: ```java import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration; import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.*;import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit; import org.nd4j.linalg.activations.Activation; import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions; public class VGG16 { public static MultiLayerConfiguration getConfig() { int height = 224; int width = 224; int channels = 3; int numClasses = 1000; return new NeuralNetConfiguration.Builder() .seed(123) .weightInit(WeightInit.XAVIER) .updater(new Nesterovs()) .list() .layer(0, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nIn(channels) .nOut(64) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(1, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(64) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(2, new SubsamplingLayer.Builder(SubsamplingLayer.PoolingType.MAX) .kernelSize(2, 2) .stride(2, 2) .build()) .layer(3, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(128) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(4, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(128) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(5, new SubsamplingLayer.Builder(SubsamplingLayer.PoolingType.MAX) .kernelSize(2, 2) .stride(2, 2) .build()) .layer(6, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(256) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(7, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(256) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(8, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(256) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(9, new SubsamplingLayer.Builder(SubsamplingLayer.PoolingType.MAX) .kernelSize(2, 2) .stride(2, 2) .build()) .layer(10, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(512) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(11, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(512) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(12, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(512) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(13, new SubsamplingLayer.Builder(SubsamplingLayer.PoolingType.MAX) .kernelSize(2, 2) .stride(2, 2) .build()) .layer(14, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(512) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(15, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(512) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(16, new ConvolutionLayer.Builder(3, 3) .nOut(512) .stride(1, 1) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(17, new SubsamplingLayer.Builder(SubsamplingLayer.PoolingType.MAX) .kernelSize(2, 2) .stride(2, 2) .build()) .layer(18, new DenseLayer.Builder().activation(Activation.RELU).nOut(4096).build()) .layer(19, new DenseLayer.Builder().activation(Activation.RELU).nOut(4096).build()) .layer(20, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD) .nOut(numClasses) .activation(Activation.SOFTMAX) .build()) .setInputType(InputType.convolutional(height, width, channels)) .backprop(true) .pretrain(false) .build(); } } ``` 这只是VGG16的一个简化实现示例。你可以根据需要添加更多的层或调整参数。请注意,此示例假设你已经安装了DL4J和相应的依赖项。 希望对你有所帮助!

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