VGG16之特征提取和网络参数的查看（偏置和权重）（这里只做简单介绍）

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1.网络结构：
- （1）包含顶层：
- （2）不包含顶层：
2.特征查看：
- （1）包含顶层：
- （2）不包含顶层：
3.主文件：main.py:

1.网络结构：

（1）包含顶层：

（2）不包含顶层：

注意这里它们参数的对比：

可以发现它们的参数量差距在近10倍，这说明VGG16的主要参数量都集中在了全连接层，全连接层的参数量之大，所以我们在使用迁移学习的时候或者微调时，都是在最后一个Max Pooling2D之后自己定义输出。

2.特征查看：

（1）包含顶层：

（2）不包含顶层：

注意：可以发现输出不再是1000个类别的概率输出，从上面的网路结构也可以看出：

3.主文件：main.py:

import os
import cv2
import tensorflow
import numpy as  np
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input,decode_predictions#加载VGG16模型(包含全连接层）
def load_VGG16_TrueTop():model_VGG16 = tensorflow.keras.applications.vgg16.VGG16(weights='imagenet')return model_VGG16
#加载VGG16模型(不包含全连接层）
def load_VGG16_FalseTop():model_VGG16 = tensorflow.keras.applications.vgg16.VGG16(weights='imagenet',include_top=False)return model_VGG16#提取图像特征
def ExtractFeature_TrueTop():model_VGG16=load_VGG16_TrueTop()img_path='images/train/dog/1.jpg'img=image.load_img(img_path,target_size=(224,224))img=image.img_to_array(img)img=np.expand_dims(img,axis=0)img_out=preprocess_input(img)features=model_VGG16.predict(img_out)#输出网络结构model_VGG16.summary()#输出最后的1000个类别概率print('features: {}'.format(features))print('featureSize: {}'.format(len(features[0])))#查看输入层print('Input_1: {}'.format(model_VGG16.input))#输出第一层卷积层的偏置项和权重参数print('block1_conv1_bias: {}'.format(model_VGG16.layers[1].bias))print('block1_conv1_parameters: {}'.format(model_VGG16.layers[1].kernel))#提取图像特征
def ExtractFeature_FalseTop():model_VGG16=load_VGG16_FalseTop()img_path='images/train/dog/1.jpg'img=image.load_img(img_path,target_size=(224,224))img=image.img_to_array(img)img=np.expand_dims(img,axis=0)img_out=preprocess_input(img)features=model_VGG16.predict(img_out)#输出网络结构model_VGG16.summary()print('features: {}'.format(features))#输出特征图的大小print('featureShape: {}'.format(np.shape(features)))#输出最后特征图的高print('feature_H: {}'.format(len(features[0])))#输出最后特征图的宽print('feature_W: {}'.format(len(features[0][0])))#输出最后特征图的通道数print('feature_C: {}'.format(len(features[0][0][0])))#查看输入层print('Input_1: {}'.format(model_VGG16.input))#输出第一层卷积层的偏置项和权重参数print('block1_conv1_bias: {}'.format(model_VGG16.layers[1].bias))print('block1_conv1_parameters: {}'.format(model_VGG16.layers[1].kernel))if __name__ == '__main__':print('Pycharm')ExtractFeature_TrueTop()ExtractFeature_FalseTop()

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