获取 ResNet50 无法通过 include_top 属性获取的模型答案

【问题标题】：Obtaining model of ResNet50 which cannot be obtained with the include_top attribute获取 ResNet50 无法通过 include_top 属性获取的模型
【发布时间】：2020-09-06 23:35:40
【问题描述】：

我正在使用 ResNet50 模型进行特征提取。我有两个模型以下列方式初始化：

from tensorflow.keras.applications import ResNet50

model1=ResNet50(weights="imagenet", include_top=False) 
model2=ResNet50(weights="imagenet", include_top=True)`

现在，当我绘制模型架构时，我得到了这个：（我只展示了架构的结尾）

它们都不以avg_pool: GlobalAveragePooling2D 结尾，即我希望模型的输出为 (?, 2048)。是否有可能获得架构？使用 imagenet 权重获得这样的架构将简化特征提取。

不胜感激。

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras resnet imagenet

【解决方案1】：

您可以从 ResNet 输入和全局平均池化 (GAP) 层的输出生成新的 keras 模型。为了获得 GAP 层的输出，您需要使用 get_layer 方法提取它。您可以通过使用 model.summary() 查找层名称来对任何层执行此操作

model1=ResNet50(weights='imagenet', include_top=True)
GAP_output = model1.get_layer('avg_pool').output
new_model = tf.keras.Model(model1.input, GAP_output)
new_model.summary()

【讨论】：

工作就像一个魅力，你能告诉我model1.input中的'input'方法是什么。在 keras 文档中找不到它
这不是方法，它提取模型输入张量。