将 GlobalAveragePooling2D 添加到 ResNet50

Question

我想将“GlobalAveragePooling2D”和预测（密集）添加到我的基础 ResNet50。如下图

所以我这样做了：

x=base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) 
x = tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')(x)
model =  keras.models.Model(inputs=base_model.input,  outputs=x)
model.summary()

但是我得到了这个：

它们是不同的还是相同的，因为我认为我得到了不同的结果。

Answer 1

它们是相同的，唯一的区别是您没有为图层命名。如果您这样做，摘要将是相同的：

x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(name = 'avg_pool')(x) 
x = tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax', name = 'predictions')(x)
model =  tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input,  outputs=x)
model.summary()

将 GlobalAveragePooling2D 添加到 ResNet50

Adding GlobalAveragePooling2D to ResNet50

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