Как найти формы активаций в разных слоях предварительно обученной модели InceptionResNetV2 в Keras - Tensorflow 2.0

Question

У меня загружена модель inceptionResNetV2 Keras

base_model = tf.keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2(include_top=False, weights='imagenet')

Я хочу найти формы активаций, выдаваемых разными слоями - при условии стандартного размера ввода (299x299).

Моя конечная цель - принять обоснованное решение о том, какую часть предварительно обученной модели оставить неподготовленным (используя также другие критерии).

Я пытался:

base_model.summary()

Что возвращает:

Аналогично, когда я пытаюсь:

Другими словами, я получаю глубину (количество фильтров) тензора активации, но не ширину / высоту.

Что мне нужно сделать, чтобы найти форму активаций после ввода изображения (299x299)в сеть?

Answer 1

Вы можете поместить input_shape в функцию с помощью

base_model = tf.keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(299, 299, 3))

Но это вызовет ошибку, если входные изображения не 299 * 299, поэтому лучше использовать его, только когда вы хотите знать форму.