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python-Keras VGGnet预训练模型变量大小的输入

我想使用VGG预训练模型提取368×368尺寸图像的特征.根据文档,VGGnet接受224×224尺寸的图像.有没有办法给Keras VGG提供可变大小的输入？ 这是我的代码： # VGG Feature Extraction x_train = np.random.randint(0, 255, (100, 224, 224, 3)) base_model = VGG19(weights='imagenet')

python – 将Keras模型集成到TensorFlow中

我试图在TensorFlow代码中使用预先训练的Keras模型,如this Keras blog post第II节：使用带有TensorFlow的Keras模型中所述. 我想使用Keras中提供的预先训练的VGG16网络从图像中提取卷积特征图,并在其上添加我自己的TensorFlow代码.所以我做到了这一点： import tensorflow as tf from

python – 如何使用现有模型的值初始化slim.conv2d()中的权重

我使用slim.conv2d来设置VGG-net with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.max_pool2d], padding='SAME'): conv1_1 = slim.conv2d(img, 64, [3, 3], scope='conv1') conv1_2 = slim.conv2d(conv1_1, 64, [3, 3], scope='conv1_1') pool

python – 使用预训练VGG-16模型的Caffe形状不匹配错误

我正在使用PyCaffe来实现受VGG 16层网络启发的神经网络.我想使用GitHub page中提供的预训练模型.通常,这通过匹配图层名称来实现. 对于我的“fc6”图层,我在train.prototxt文件中有以下定义： layer { name: "fc6" type: "InnerProduct" bottom: "pool5" top: "fc6" inner