如何解决如何更改inputshape,include_top = False并从自定义模型tensorflow keras中冻结
我有一个自定义模型,另存为model.h5。我想使用这种预训练的模型进行迁移学习。然后,我需要将输入形状更改为(224,224,3),在冻结它之前不包括顶层。语法如何?我知道如何使用来自库ex的模型来做到这一点:
base_model = keras.applications.VGG16(
weights='imagenet',# Load weights pre-trained on ImageNet.
input_shape=(224,3),include_top=False)
我想要这样的东西:
from keras.models import load_model
base_model = load_model('model.h5',input_shape=(224,include_top=False)
base_model.trainable = False
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