Recientemente quiero usar DenseNet para la extracción de características, pero no conozco la estructura específica de DenseNet, así que hice una visualización de la estructura de DenseNet.
# - * - codificación: utf-8 - * -
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Creado el martes 19 de febrero 13:35:11 2019
@author: 13260
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de keras.applications.densenet import DenseNet201, preprocess_input
de keras.models import Model, load_model
import numpy como np
de keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.preprocessing import image
#base_model = DenseNet (weights = 'imagenet', include_top = False)
base_model = DenseNet201 (weights = 'imagenet', include_top = False)
#base_model = load_model ("F: /python/python-GenerRec/src/1019Resnet_gener_model_weights.h5")
# base_model.get_layer ()
modelo = Modelo (entradas = base_model.input, salidas = base_model.output)
.resumen()
print ('el número de capas en este modelo:' + str (len (model.layers)))
los resultados de ejecución del código se muestran en la figura:
