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    keras实现VGG16方式(预测一张图片)

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接导入已经训练好的VGG16网络 from keras.preprocessing.image...import preprocess_input from keras.applications.vgg16 import decode_predictions model = VGG16() image...补充知识:keras加经典网络的预训练模型(以VGG16为例) 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ # 使用VGG16模型 from keras.applications.vgg16 import...VGG16 print('Start build VGG16 -------') # 获取vgg16的卷积部分,如果要获取整个vgg16网络需要设置:include_top=True model_vgg16...my vgg16 model for the task') my_model.summary() 以上这篇keras实现VGG16方式(预测一张图片)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考

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    keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架(Sequential式、Model式)解读(二)

    Keras系列: 1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能(一) 2、keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架(Sequential.../vgg16.py VGG16默认的输入数据格式应该是:channels_last # -*- coding: utf-8 -*- '''VGG16 model for Keras. # Reference...(include_top=True) notop_model = VGG16(include_top=False) 之前提到过用VGG16做fine-tuning的时候,得到的notop_model就是没有全连接层的模型...三、keras-Sequential-VGG16源码解读:序列式 本节节选自Keras中文文档《CNN眼中的世界:利用Keras解释CNN的滤波器》 已训练好VGG16和VGG19模型的权重: 国外.... 1、VGG16的Sequential-网络结构 首先,我们在Keras中定义VGG网络的结构: from keras.models import Sequential from keras.layers

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    keras离线下载模型的存储位置

    比如我们要调用VGG16在imagenet下训练的模型: from keras.applications import VGG16 conv_base = VGG16(include_top=False...return base_fun(*args, **kwargs) File "/……/keras/applications/vgg16.py", line 11, in VGG16...return vgg16.VGG16(*args, **kwargs) File "/……/keras_applications/vgg16.py", line 209, in VGG16...,也可以在github找,因为vgg16这个文件属于一个单独的工程,因此我们从作者的所有仓库中找到keras工程,然后顺着keras.utils.data_utils找到代码,在这:https://github.com...cache中是否有文件,如果没有就从url下载,而这个cache的路径在~/.keras,默认存储文件是datasets,说明默认是下载数据集的,还记得vgg16那边传的参数么,cache_subdir

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    KerasKeras入门指南

    参考资料 keras中文文档(官方) keras中文文档(非官方) 莫烦keras教程代码 莫烦keras视频教程 一些keras的例子 Keras开发者的github keras在imagenet以及...VGG19上的应用 一个不负责任的Keras介绍(上) 一个不负责任的Keras介绍(中) 一个不负责任的Keras介绍(下) 使用keras构建流行的深度学习模型 Keras FAQ: Frequently...,需要把模型*.h5文件下载到用户目录下的~/.keras/model,模型的预训练权重在载入模型时自动载入 通过以下代码加载VGG16: # 使用VGG16模型 from keras.applications.vgg16...import VGG16 print('Start build VGG16 -------') # 获取vgg16的卷积部分,如果要获取整个vgg16网络需要设置:include_top=True...is my vgg16 model for the task') my_model.summary() 其他Keras使用细节 指定占用的GPU以及多GPU并行 参考: keras指定运行时显卡及限制GPU

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    别磨叽,学完这篇你也是图像识别专家了

    几个月前,我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积(预训练)神经网络模型(特别是VGG16)对图像进行分类的教程,这些已训练好的模型是用Python和Keras深度学习库对ImageNet数据集进行训练得到的...不过,在预训练的模型(VGG16、VGG19、ResNet50、Inception V3 与 Xception)完全集成到Keras库之前(不需要克隆单独的备份),我的教程已经发布了,通过下面链接可以查看集成后的模型地址...Keras上最好的深度学习图像分类器 下面五个卷积神经网络模型已经在Keras库中,开箱即用: VGG16 VGG19 ResNet50 Inception V3 Xception 我们从ImageNet...第2-13行的作用是导入所需Python包,其中大多数包都属于Keras库。 具体来说,第2-6行分别导入ResNet50,Inception V3,Xception,VGG16和VGG19。...安装TensorFlow/Theano和Keras后,点击底部的源代码+示例图像链接就可下载。 现在我们可以用VGG16对图像进行分类: ?

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    keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型

    官方文档 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 利用VGG16提取特征、从VGG19的任意中间层中抽取特征、在定制的输入...:channels_last # -*- coding: utf-8 -*-'''VGG16 model for Keras. # Reference: - [Very Deep Convolutional...(include_top=True)notop_model = VGG16(include_top=False) 之前提到过用VGG16做fine-tuning的时候,得到的notop_model就是没有全连接层的模型...国内:http://files.heuritech.com/weights/vgg16_weights.h5 前面是VGG16架构的函数式模型的结构,那么在官方文档这个案例中,也有VGG16架构的序列式.... 1、VGG16的Sequential-网络结构 ---- 首先,我们在Keras中定义VGG网络的结构: from keras.models import Sequentialfrom keras.layers

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    keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型

    官方文档  http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/   利用VGG16提取特征、从VGG19的任意中间层中抽取特征、在定制的输入...:channels_last  # -*- coding: utf-8 -*-'''VGG16 model for Keras. # Reference: - [Very Deep Convolutional...(include_top=True)notop_model = VGG16(include_top=False)  之前提到过用VGG16做fine-tuning的时候,得到的notop_model就是没有全连接层的模型...国内:http://files.heuritech.com/weights/vgg16_weights.h5  前面是VGG16架构的函数式模型的结构,那么在官方文档这个案例中,也有VGG16架构的序列式....  1、VGG16的Sequential-网络结构  首先,我们在Keras中定义VGG网络的结构:  from keras.models import Sequentialfrom keras.layers

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