Question

我正在Keras导入预先训练好的VGG模型，

from keras.applications.vgg16 import VGG16

我注意到标准模型的类型是keras.models.Sequential，而预先训练的模型是keras.engine.training.Model。对于顺序模型，我通常分别使用add和pop添加和删除图层，但是，我似乎无法将pop与预先训练的模型一起使用。

对于这些类型的模型，是否有pop的替代方案？

Answer 1

取决于您想删除的内容。如果要删除最后一个softmax图层并使用模型进行转移学习，可以将include_top=False kwarg传递给模型，如下所示：

from keras.applications.vgg16 import VGG16
IN_SHAPE = (256, 256, 3) # image dimensions and RGB channels

pretrained_model = VGG16(
  include_top=False,
  input_shape=IN_SHAPE,
  weights='imagenet'
)

我最近写了一篇关于这个用例的博客文章，其中有一些代码示例，并详细介绍了一些：http://innolitics.com/10x/pretrained-models-with-keras/

如果您想要修改模型体系结构，可以通过pop()访问pretrained_model.layers.pop()方法，如@indraforyou发布链接中所述。

旁注：当您在预训练模型中修改图层时，对结构和输入/输出形状进行可视化会特别有用。 pydot和graphviz对此非常有用：

import pydot
pydot.find_graphviz = lambda: True
from keras.utils import plot_model
plot_model(model, show_shapes=True, to_file='../model_pdf/{}.pdf'.format(model_name))

我可以在经过预先训练的Keras模型中删除图层吗？

1 个答案: