卷积神经网络迁移学习代码

卷积神经网络迁移学习代码如果开发者对于本文件有需要的可以参考。

# # 冻结base_model所有层，这样就可以正确获得bottleneck特征
# for layer in base_model.layers:
# layer.trainable = False
# for layer in base_model.layers[:175]: #解冻第N层
# layer.trainable = False
# for layer in base_model.layers[175:]:
# layer.trainable = True
# K.set_learning_phase(0)
inputs_dim = Input ((299,299,3))
# K.set_learning_phase(1)
x = base_model(inputs_dim)
# 添加自己的全链接分类层
#x = Flatten()(x) #flatten_1: expected min_ndim=3, found ndim=2