【TensorFlow】事前学習済みモデル一覧

この記事を読んで分かること

学習済みモデル一覧
学習済みモデルを利用する方法

tensorflowでは学習済みのモデルがいくつか提供されています。

独自のモデルを作成する際には、学習済みのモデルを使って転移学習をするのが一般的なので、提供されているモデルをよく使います。

提供されているモデルにどんな物があるのか、備忘も兼ねてまとめておきます。

学習済みモデル一覧
学習済みモデルの使い方
参考文献

学習済みモデル一覧

tensorflow.kerasで使用することができる学習モデルの一覧は以下となります。

引用元: Keras公式サイト

学習済みモデルの使い方

学習モデルの使い方は公式リファレンスに載っています。

ここでは試しにvgg16を使ってみます。

import tensorflow as tf

base_model = tf.keras.applications.vgg16.VGG16(
    weights='imagenet',
    include_top=False,
)  # VGG16

base_model.summary()

実行結果(クリックして表示)

Model: "vgg16"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # 
=================================================================
input_3 (InputLayer) [(None, None, None, 3)] 0 

block1_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 64) 1792 

block1_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 64) 36928 

block1_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 64) 0 

block2_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 128) 73856 

block2_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 128) 147584 

block2_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 128) 0 

block3_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 256) 295168 

block3_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 256) 590080 

block3_conv3 (Conv2D) (None, None, None, 256) 590080 

block3_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 256) 0 

block4_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 512) 1180160 

block4_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 

block4_conv3 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 

block4_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 512) 0 

block5_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 

block5_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 

block5_conv3 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 

block5_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 512) 0 

=================================================================
Total params: 14,714,688
Trainable params: 14,714,688
Non-trainable params: 0
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