Keras - Aplicaciones
El módulo de aplicaciones de Keras se utiliza para proporcionar un modelo previamente entrenado para redes neuronales profundas. Los modelos de Keras se utilizan para la predicción, la extracción de características y el ajuste fino. Este capítulo explica en detalle las aplicaciones de Keras.
Modelos pre-entrenados
El modelo entrenado consta de dos partes: modelo de arquitectura y modelo de pesos. Los pesos del modelo son archivos grandes, por lo que tenemos que descargar y extraer la función de la base de datos de ImageNet. Algunos de los modelos populares previamente entrenados se enumeran a continuación,
- ResNet
- VGG16
- MobileNet
- InceptionResNetV2
- InceptionV3
Cargando un modelo
Los modelos pre-entrenados de Keras se pueden cargar fácilmente como se especifica a continuación:
import keras
import numpy as np
from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet
#Load the VGG model
vgg_model = vgg16.VGG16(weights = 'imagenet')
#Load the Inception_V3 model
inception_model = inception_v3.InceptionV3(weights = 'imagenet')
#Load the ResNet50 model
resnet_model = resnet50.ResNet50(weights = 'imagenet')
#Load the MobileNet model mobilenet_model = mobilenet.MobileNet(weights = 'imagenet')Una vez que se carga el modelo, podemos usarlo inmediatamente con fines de predicción. Revisemos cada modelo previamente entrenado en los próximos capítulos.