Question

我正在尝试使用以下代码从R中的Keras下载ResNet50模型

model_resnet <- application_resnet50(weights = 'imagenet')

代码会运行几秒钟，并且不会出现任何错误，但是它不是像其他Keras模型一样是“模型”类，而是另存为以下类：

<tensorflow.python.keras.engine.training.Model>

我无法从中预测任何内容，也无法打印摘要或任何内容。如果尝试从R中的application_resnet50帮助页面运行示例代码，则会遇到相同的问题。

有人知道这意味着什么吗？

R 3.5.1， Keras 2.2.2， Tensorflow 1.11.0

Answer 1

我们正在遵循tensorflow rstudio中的代码，并使用R 3.5.1，Keras 2.2.2，Tensorflow 1.11.0

基本上，它按预期运行。该代码运行了几秒钟，如果一切正常，您最终会得到

<tensorflow.python.keras.engine.training.Model>

正如它所说，这是一个模型。如果一切都不正常，这就是尝试中的问题，这是网络故障：

    > library(keras)
    > library(tensorflow)
    > model_resnet50 <- application_resnet50()
    Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) : 
    RemoteDisconnected: Remote end closed connection without response

然后是作品：

    > model_resnet50 <- application_resnet50(weights = 'imagenet')
    Downloading data from https://github.com/fchollet/deep-learning- models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
    Downloading data from https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
    102858752/102853048 [==============================] - 14s 0us/step
    2018-09-30 18:20:12.316814: I 
    tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports 
    instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: 
    SSE4.1 SSE4.2
    > model_resnet50
    <tensorflow.python.keras.engine.training.Model>

下一部分取决于大象jpeg的来源或来源，尽管可能来自image-net.org，但从上面的链接尚不清楚。无论如何，如果您的工作目录中没有“ elephant.jpg”，您将得到：

    > img_path <- "elephant.jpg"
    > img <- image_load(img_path, target_size = c(224,224))
    Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) : 
    FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 
    'elephant.jpg'

获取一些大象jpeg，并继续按照示例操作，并玩得开心。

无法在R中下载Keras resnet50模型

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