在 Keras/TF 中，有没有办法预训练模型并重用它来测试其他可能的层？
加布里埃尔·贝洛
上图只是一个例子。我想要实现的是训练 DenseNet201，然后在拥有 FC 或输出层之前将其连接到其他几个层。我想测试几个模型，但是每个模型训练 DenseNet + 模型需要很长时间。
有没有办法做到这一点？即使预测不完全正确，这是否会揭示哪种模型最适合遵循 DenseNet？
史努比博士
是的，使用 Keras Functional API很容易做到这一点。
from keras.layers import Input
from keras.models import Model
densenet = DenseNet(....., include_top=False)
inp = Input(shape=(some_input_shape))
ds_features = densenet(inp)
out = Dense(10, activation="softmax")(ds_features)
model = Model(inp, out)
在这段代码中，你以某种方式实例化了一个 DenseNet，然后通过它（densenet(inp)部分）传递了一个 keras 张量，你得到了一个可以提供给其他层的输出张量。然后构建一个指定输入和输出的模型。您可以使用不同的层多次执行此操作，构建不同的模型，并且将使用相同的 DenseNet 权重。
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