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VGG16

tf.keras.applications.VGG16(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
)

实例化VGG16模型

默认情况下，它下载权重在ImageNet上进行预训练。

可以使用“ channels_first”数据格式（通道，高度，宽度）或“ channels_last”数据格式（高度，宽度，通道）构建该模型。

该模型的默认输入大小为224x224。

注意：每个Keras API都需要一种特定类型的输入预处理。对于VGG16，在将输入传递给模型之前，在输入上调用tf.keras.applications.vgg16.preprocess_input。

参量

• include_top：是否在网络顶部包括3个完全连接的层。

• weights：“None”（随机初始化），“ imagenet”（在ImageNet上进行预训练）或要添加的权重文件的路径进行下载。

• input_tensor：可选的Keras张量（如layers.Input（）的输出），用作模型的图像输入。

• input_shape：可选的形状元组，仅当include_top为False时才指定，否则，输入形状必须为（224，224，3）（使用channels_last数据格式）或（3，224，224）（使用channels_first数据格式）。它应该恰好具有3个输入通道，并且宽度和高度不应小于32。例如（200，200，3）是一个有效值。

• pooling：当include_top为False时用于特征提取的可选池模式。

  • None 表示模型的输出将是最后一个卷积块的4D张量输出。
  •  avg表示将全局平均池应用于最后一个卷积块的输出，因此模型的输出将为2D张量。
  • max表示将应用全局最大池。

• classes：用于将图像分类的可选类数，仅当include_top为True且未指定weights参数时才指定。

• classifier_activation：一个str或调用量。要在“顶层”上使用的激活功能。除非include_top = True否则忽略。设置classifier_activation = None返回“顶层”的 logits。

返回 keras.Model实例。

其他 ValueError：权重参数无效或输入形状无效。 ValueError：classifier_activation不是softmax或使用预训练的顶层时为None。

VGG19

tf.keras.applications.VGG19(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
)

实例化VGG19架构。 默认情况下，它加载权重在ImageNet上预训练。

可以使用“ channels_first”数据格式（通道，高度，宽度）或“ channels_last”数据格式（高度，宽度，通道）构建该模型。

该模型的默认输入大小为224x224。

注意：每个Keras应用程序都需要一种特定类型的输入预处理。对于VGG19，在将输入传递给模型之前，在输入上调用tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input。

参量

• include_top：是否在网络顶部包括3个完全连接的层。

• 权重：“无”（随机初始化），“ imagenet”（在ImageNet上进行预训练）或要加载的权重文件的路径之一。

• input_tensor：Keras张量（layers.Input（）的输出），用作模型的图像输入。

• input_shape：形状元组，仅当include_top为False时才指定。否则，输入形状必须为（224，224，3）（使用channels_last数据格式）或（3，224，224）（使用channels_first数据格式）。它应该恰好具有3个输入通道，并且宽度和高度不应小于32。例如（200，200，3）是一个有效值。

• pooling：当include_top为False时，用于特征提取的可选池模式。

  • None表示模型的输出将是最后一个卷积块的4D张量输出。
  • avg表示全局平均池将应用于最后一个卷积块的输出，因此模型的输出将是2D张量。
  • max表示将应用全局最大池。

• classes：用于将图像分类的类数，仅当include_top为True且未指定weights参数时才指定。

• classifier_activation：一个str或可调用。要在“顶层”层上使用的激活功能。除非include_top = True否则被忽略。设置classifier_activation = None返回“顶层”logits。

返回 keras.Model实例。

其他 ValueError：权重参数无效或输入形状无效。

来源https://keras.io/api/applications/vgg/ ValueError：classifier_activation不是softmax或使用预训练的顶层时为None。