TensorFlow Keras 使用 MobileNetV2 模型，输入小于 32x32

问题描述

我想使用大小小于 MobileNetV2 的没有权重的 32x32 模型。如果我尝试

model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(10,10,3),include_top=False,weights=None)

给出错误

ValueError: Input size must be at least 32x32; got `input_shape=(10,3)

我知道我不能使用所有层，因为模型中的分辨率降低太多，所以假设我想使用模型的前 30 层。

如何创建使用 MobileNetV2 的前 30 层且输入形状为 10x10x3 的模型？我不想手动创建 MobileNetV2 模型，但我想使用 tf.keras.applications.MobileNetV2 方法来加载它。

解决方法

从 The Post field is required 创建一个新模型，前 30 层作为输出（即多输出模型）。方法如下：

MobileNet

测试

base = tf.keras.applications.MobileNetV2(include_top=False,weights=None)
features_list = [layer.output for layer in base.layers[:30]]
model = keras.Model(inputs=base.input,outputs=features_list)

len(model.layers) # 30

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根据您的评论。我们能做到这一点。如果您希望模型具有单个输出，即 MobileNetV2 模型第 30 层的输出，请执行以下操作。

img = np.random.random((1,10,3)).astype("float32")
model(img)

[<tf.Tensor: shape=(1,3),dtype=float32,numpy=
 array([[[[0.7529889,0.18826886,0.9792667 ],[0.52218866,0.36510527,0.4743469 ],...
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