Keras 应用

Keras 应用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。本章详细介绍了 Keras 应用程序。

预训练模型

训练好的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
• InceptionResNetV3

加载模型

Keras 预训练模型可以轻松加载，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。