查找keras inceptionresnetv2的层名

Keras InceptionResNetV2是一种基于深度学习的神经网络模型，它结合了Inception和ResNet的特点，具有较强的图像识别和分类能力。下面是对该模型的层名的查找：

InceptionResNetV2模型的层名如下：

1. input_1：输入层，用于接收输入数据。
2. conv2d_1：卷积层，使用2D卷积操作提取图像特征。
3. batch_normalization_1：批归一化层，用于加速网络训练过程。
4. activation_1：激活函数层，增加网络的非线性能力。
5. conv2d_2：卷积层，继续提取图像特征。
6. batch_normalization_2：批归一化层。
7. activation_2：激活函数层。
8. conv2d_3：卷积层。
9. batch_normalization_3：批归一化层。
10. activation_3：激活函数层。
11. max_pooling2d_1：最大池化层，用于降低特征图的空间维度。
12. conv2d_4：卷积层。
13. batch_normalization_4：批归一化层。
14. activation_4：激活函数层。
15. conv2d_5：卷积层。
16. batch_normalization_5：批归一化层。
17. activation_5：激活函数层。
18. max_pooling2d_2：最大池化层。
19. conv2d_9：卷积层。
20. batch_normalization_9：批归一化层。
21. activation_9：激活函数层。
22. conv2d_7：卷积层。
23. conv2d_10：卷积层。
24. batch_normalization_7：批归一化层。
25. batch_normalization_10：批归一化层。
26. activation_7：激活函数层。
27. activation_10：激活函数层。
28. average_pooling2d_1：平均池化层。
29. conv2d_6：卷积层。
30. conv2d_8：卷积层。
31. conv2d_11：卷积层。
32. conv2d_12：卷积层。
33. batch_normalization_6：批归一化层。
34. batch_normalization_8：批归一化层。
35. batch_normalization_11：批归一化层。
36. batch_normalization_12：批归一化层。
37. activation_6：激活函数层。
38. activation_8：激活函数层。
39. activation_11：激活函数层。
40. activation_12：激活函数层。
41. mixed0：混合层，将多个卷积层的输出进行拼接。
42. conv2d_16：卷积层。
43. batch_normalization_16：批归一化层。
44. activation_16：激活函数层。
45. conv2d_14：卷积层。
46. conv2d_17：卷积层。
47. batch_normalization_14：批归一化层。
48. batch_normalization_17：批归一化层。
49. activation_14：激活函数层。
50. activation_17：激活函数层。
51. average_pooling2d_2：平均池化层。
52. conv2d_13：卷积层。
53. conv2d_15：卷积层。
54. conv2d_18：卷积层。
55. conv2d_19：卷积层。
56. batch_normalization_13：批归一化层。
57. batch_normalization_15：批归一化层。
58. batch_normalization_18：批归一化层。
59. batch_normalization_19：批归一化层。
60. activation_13：激活函数层。
61. activation_15：激活函数层。
62. activation_18：激活函数层。
63. activation_19：激活函数层。
64. mixed1：混合层。
65. conv2d_23：卷积层。
66. batch_normalization_23：批归一化层。
67. activation_23：激活函数层。
68. conv2d_21：卷积层。
69. conv2d_24：卷积层。
70. batch_normalization_21：批归一化层。
71. batch_normalization_24：批归一化层。
72. activation_21：激活函数层。
73. activation_24：激活函数层。
74. average_pooling2d_3：平均池化层。
75. conv2d_20：卷积层。
76. conv2d_22：卷积层。
77. conv2d_25：卷积层。
78. conv2d_26：卷积层。
79. batch_normalization_20：批归一化层。
80. batch_normalization_22：批归一化层。
81. batch_normalization_25：批归一化层。
82. batch_normalization_26：批归一化层。
83. activation_20：激活函数层。
84. activation_22：激活函数层。
85. activation_25：激活函数层。
86. activation_26：激活函数层。
87. mixed2：混合层。
88. conv2d_28：卷积层。
89. batch_normalization_28：批归一化层。
90. activation_28：激活函数层。
91. conv2d_29：卷积层。
92. batch_normalization_29：批归一化层。
93. activation_29：激活函数层。
94. conv2d_27：卷积层。
95. conv2d_30：卷积层。
96. batch_normalization_27：批归一化层。
97. batch_normalization_30：批归一化层。
98. activation_27：激活函数层。
99. activation_30：激活函数层。
100. max_pooling2d_3：最大池化层。
101. mixed3：混合层。
102. conv2d_35：卷积层。
103. batch_normalization_35：批归一化层。
104. activation_35：激活函数层。
105. conv2d_33：卷积层。
106. conv2d_36：卷积层。
107. batch_normalization_33：批归一化层。
108. batch_normalization_36：批归一化层。
109. activation_33：激活函数层。
110. activation_36：激活函数层。
111. average_pooling2d_4：平均池化层。
112. conv2d_32：卷积层。
113. conv2d_34：卷积层。
114. conv2d_37：卷积层。
115. conv2d_38：卷积层。
116. batch_normalization_32：批归一化层。
117. batch_normalization_34：批归一化层。
118. batch_normalization_37：批归一化层。
119. batch_normalization_38：批归一化层。
120. activation_32：激活函数层。
121. activation_34：激活函数层。
122. activation_37：激活函数层。
123. activation_38：激活函数层。
124. mixed4：混合层。
125. conv2d_43：卷积层。
126. batch_normalization_43：批归一化层。
127. activation_43：激活函数层。
128. conv2d_41：卷积层。
129. conv2d_44：卷积层。
130. batch_normalization_41：批归一化层。
131. batch_normalization_44：批归一化层。
132. activation_41：激活函数层。
133. activation_44：激活函数层。
134. average_pooling2d_5：平均池化层。
135. conv2d_40：卷积层。
136. conv2d_42：卷积层。
137. conv2d_45：卷积层。
138. conv2d_46：卷积层。
139. batch_normalization_40：批归一化层。
140. batch_normalization_42：批归一化层。
141. batch_normalization_45：批归一化层。
142. batch_normalization_46：批归一化层。
143. activation_40：激活函数层。
144. activation_42：激活函数层。
145. activation_45：激活函数层。
146. activation_46：激活函数层。
147. mixed5：混合层。
148. conv2d_51：卷积层。
149. batch_normalization_51：批归一化层。
150. activation_51：激活函数层。
151. conv2d_49：卷积层。
152. conv2d_52：卷积层。
153. batch_normalization_49：批归一化层。
154. batch_normalization_52：批归一化层。
155. activation_49：激活函数层。
156. activation_52：激活函数层。
157. average_pooling2d_6：平均池化层。
158. conv2d_48：卷积层。
159. conv2d_50：卷积层。
160. conv2d_53：卷积层。
161. conv2d_54：卷积层。
162. batch_normalization_48：批归一化层。
163. batch_normalization_50：批归一化层。
164. batch_normalization_53：批归一化层。
165. batch_normalization_54：批归一化层。
166. activation_48：激活函数层。
167. activation_50：激活函数层。
168. activation_53：激活函数层。
169. activation_54：激活函数层。
170. mixed6：混合层。
171. conv2d_59：卷积层。
172. batch_normalization_59：批归一化层。
173. activation_59：激活函数层。
174. conv2d_57：卷积层。
175. conv2d_60：卷积层。
176. batch_normalization_57：批归一化层。
177. batch_normalization_60：批归一化层。
178. activation_57：激活函数层。
179. activation_60：激活函数层。
180. average_pooling2d_7：平均池化层。
181. conv2d_56：卷积层。
182. conv2d_58：卷积层。
183. conv2d_61：卷积层。
184. conv2d_62：卷积层。
185. batch_normalization_56：批归一化层。
186. batch_normalization_58：批归一化层。
187. batch_normalization_61：批归一化层。
188. batch_normalization_62：批归一化层。
189. activation_56：激活函数层。
190. activation_58：激活函数层。
191. activation_61：激活函数层。
192. activation_62：激活函数层。
193. mixed7：混合层。
194. conv2d_64：卷积层。
195. batch_normalization_64：批归一化层。
196. activation_64：激活函数层。
197. conv2d_65：卷积层。
198. batch_normalization_65：批归一化层。
199. activation_65：激活函数层。
200. conv2d_63：卷积层。
201. conv2d_66：卷积层。
202. batch_normalization_63：批归一化层。
203. batch_normalization_66：批归一化层。
204. activation_63：激活函数层。
205. activation_66：激活函数层。
206. max_pooling2d_4：最大池化层。
207. mixed8：混合层。
208. conv2d_73：卷积层。
209. batch_normalization_73：批归一化层。
210. activation_73：激活函数层。
211. conv2d_70：卷积层。
212. conv2d_74：卷积层。
213. batch_normalization_70：批归一化层。
214. batch_normalization_74：批归一化层。
215. activation_70：激活函数层。
216. activation_74：激活函数层。
217. average_pooling2d_8：平均池化层。
218. conv2d_69：卷积层。
219. conv2d_71：卷积层。
220. conv2d_75：卷积层。
221. conv2d_76：卷积层。
222. batch_normalization_69：批归一化层。
223. batch_normalization_71：批归一化层。
224. batch_normalization_75：批归一化层。
225. batch_normalization_76：批归一化层。
226. activation_69：激活函数层。
227. activation_71：激活函数层。
228. activation_75：激活函数层。
229. activation_76：激活函数层。
230. mixed9_0：混合层。
231. concatenate_1：连接层，将多个输入张量按照指定的轴进行连接。
232. activation_77：激活函数层。
233. mixed9：混合层。
234. conv2d_81：卷积层。
235. batch_normalization_81：批归一化层。
236. activation_81：激活函数层。
237. conv2d_78：卷积层。
238. conv2d_82：卷积层。
239. batch_normalization_78：批归一化层。
240. batch_normalization_82：批归一化层。
241. activation_78：激活函数层。
242. activation_82：激活函数层。
243. average_pooling2d_9：平均池化层。
244. conv2d_77：卷积层。
245. conv2d_79：卷积层。
246. conv2d_83：卷积层。
247. conv2d_84：卷积层。
248. batch_normalization_77：批归一化层。
249. batch_normalization_79：批归一化层。
250. batch_normalization_83：批归一化层。
251. batch_normalization_84：批归一化层。
252. activation_77：激活函数层。
253. activation_79：激活函数层。
254. activation_83：激活函数层。
255. activation_84：激活函数层。
256. mixed9_1：混合层。
257. concatenate_2：连接层。
258. activation_85：激活函数层。
259. mixed10：混合层，最终的输出层。

以上是Keras InceptionResNetV2模型的层名及其功能。该模型适用于图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务。如果您想了解更多关于Keras InceptionResNetV2模型的信息，可以访问腾讯云的相关产品介绍页面：Keras InceptionResNetV2。