Keras 應(yīng)用模塊用于為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供預(yù)訓(xùn)練模型。Keras 模型用于預(yù)測、特征提取和微調(diào)。本章詳細(xì)介紹了 Keras 應(yīng)用程序。

預(yù)訓(xùn)練模型

訓(xùn)練好的模型由模型架構(gòu)和模型權(quán)重兩部分組成。模型權(quán)重是大文件，因此我們必須從 ImageNet 數(shù)據(jù)庫下載并提取特征。下面列出了一些流行的預(yù)訓(xùn)練模型：

• ResNet
• VGG16
• MobileNet
• InceptionResNetV2
• InceptionResNetV3

加載模型

Keras 預(yù)訓(xùn)練模型可以輕松加載，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')

加載模型后，我們可以立即將其用于預(yù)測目的。讓我們在接下來的章節(jié)中檢查每個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型。