自动编码器和resnet v2功能

vjhs03f7 于 2021-09-29 发布在 Java

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我想从使用inception resnet v2模型提取的特征向量开始创建一个自动编码器，如下图所示：

这是我当时写的代码：

image_size = (150, 150, 3)

model = InceptionResNetV2(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=image_size)   

for layer in model.layers:
    layer.trainable = False

feature = model.predict(x[:10])

print(feature.shape) # (10, 3, 3, 1536)

在keras中实现这一点的方法是什么？谢谢你抽出时间。

python keras tensorflow autoencoder

来源：https://stackoverflow.com/questions/68545810/autoencoder-and-inception-resnet-v2-feature

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d8tt03nd1#

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.applications import InceptionResNetV2
from tensorflow.keras.models import Model

image_size = (150, 150, 3)
model = InceptionResNetV2(include_top=False, input_shape=image_size)
for layer in model.layers:
    layer.trainable = False

inputs = Input(image_size)
x = model(inputs)
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(500, activation='relu')(x)
x = Dense(2, activation='relu')(x)
x = Dense(500, activation='relu')(x)
x = Dense(1536, activation='relu')(x)
full_model = Model(inputs, x)
print(full_model.summary())

另一方面，我非常怀疑这个自动编码器是否能够处理这么小的瓶颈，所以我将它从2增加到更大的值（可能是100）。

赞(0）回复(0）举报 2021-09-29

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