如何使用Keras获取Inception v3模型的pool3功能？

Question

使用Tensorflow，我得到一个2048维向量作为pool3层的输出。然而，使用Keras的include_top = False给出了8,8,2048维向量。如何使用Tensorflow的pool3输出层获得相同的向量？

Answer 1

让我们看一下TensorBoard中的pool_3图层。

似乎Keras返回的层实际上是mixed_10图层输出。

要获取pool_3的2048-D特征向量，Inception v3会附加平均池化层。 由于它使用8x8滤波器，这是对前两个轴的简单平均操作，因此我们可以使用NumPy获得此向量，如下所示：

  

pooled_vector = numpy.mean（unpooled_vector，axis =（0,1））

其中pooled_vector是2048-D向量，unpooled_vector是你的8x8x2048向量。