更改keras.application模型的默认填充

时间:2018-06-07 22:56:32

标签: python tensorflow machine-learning keras deep-learning

我使用keras.application模型顶部的张量流作为编码器来构建U-net。但是,我想更改某些图层的填充“有效”'到了相同的'。如果不对整个网络进行实例化,我怎样才能实现这一目标?

示例:

encoder = tf.contrib.keras.applications.Xception(
                    include_top=False, weights='imagenet',
                    input_tensor=inputs, pooling=None)
encoder.layers[1].padding = 'same'  # this does not work, does not update the tensor

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我发现的更简单的方法是更改​​原始的Keras文件,并在模型实例化过程中在卷积参数中引入padding= 'same'