Keras - 应用

• 

  简述

  Keras 应用程序模块用于为深度神经网络提供预训练模型。Keras 模型用于预测、特征提取和微调。本章详细解释了 Keras 应用程序。

  预训练模型

  训练模型由模型架构和模型权重两部分组成。模型权重是大文件，因此我们必须从 ImageNet 数据库中下载并提取特征。下面列出了一些流行的预训练模型，

  • ResNet
  • VGG16
  • MobileNet
  • InceptionResNetV2
  • InceptionV3
• 

  加载模型

  Keras 预训练模型可以很容易地加载，如下所示 -

  
  
  import keras 
  
  import numpy as np 
  
  
  
  from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet 
  
  
  
  #Load the VGG model 
  
  vgg_model = vgg16.VGG16(weights = 'imagenet') 
  
  
  
  #Load the Inception_V3 model 
  
  inception_model = inception_v3.InceptionV3(weights = 'imagenet') 
  
  
  
  #Load the ResNet50 model 
  
  resnet_model = resnet50.ResNet50(weights = 'imagenet') 
  
  
  
  #Load the MobileNet model mobilenet_model = mobilenet.MobileNet(weights = 'imagenet')
  
  

  加载模型后，我们可以立即将其用于预测目的。让我们在接下来的章节中检查每个预训练模型。