Как настроить модель Keras в соответствии с моделью pytorch

Question

Настройка модели Pytorch:

class myResnet(nn.Module):<br>

    def __init__(self, resnet):<br>
        super(myResnet, self).__init__()<br>
        self.resnet = resnet

    def forward(self, img, att_size=14):
        x = img.unsqueeze(0)
        x = self.resnet.conv1(x)
        x = self.resnet.bn1(x)
        x = self.resnet.relu(x)
        x = self.resnet.maxpool(x)

        x = self.resnet.layer1(x)
        x = self.resnet.layer2(x)
        x = self.resnet.layer3(x)
        x = self.resnet.layer4(x)

        fc = x.mean(3).mean(2).squeeze()
        att = F.adaptive_avg_pool2d(x,[att_size,att_size]).squeeze().permute(1, 2, 0)
        return fc, att

---

Resnet - это resnet101, как сделать то же самое, используя Keras Resnet 101?
Не уверен, как поставить модель resnet101в Керасе?
Ниже приведен пример кода.

class ResnetBuilder(object):
    def __init__(self, resnet, num_classes=1000):
        super(ResnetBuilder, self).__init__()
        self.resnet = resnet

    @staticmethod
    def ResNet101_Image(self, image):
        eps = 1.1e-5

        # Handle Dimension Ordering for different backends
        input_shape = image.shape
        img_input = Input(shape=input_shape, name='data')
        x = self.resnet.ZeroPadding2D((3, 3), name='conv1_zeropadding')(img_input)
        x = self.resnet.Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2), name='conv1', use_bias=False)(x)