Python 有人能解释一下ResNet50的头在这个代码片段中是如何变化的吗？_Python_Deep Learning_Resnet

Python 有人能解释一下ResNet50的头在这个代码片段中是如何变化的吗？

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Python 有人能解释一下ResNet50的头在这个代码片段中是如何变化的吗？,python,deep-learning,resnet,Python,Deep Learning,Resnet,我可以看到这里使用了两个激活函数。是不是对隐藏层使用relu，然后对输出层使用softmax？这是否意味着输入层=512？尝试使用tf.keras.utils.plot\u模型（model，'my\u first\u model.png'，show\u shapes=True）打印您的模型。或者看看您是否有一个模型文件。tf.keras.utils.plot\u模型（model，'my\u first\u model.png'，show\u shapes=True）对我来说效果很好。谢谢 hea

我可以看到这里使用了两个激活函数。是不是对隐藏层使用relu，然后对输出层使用softmax？这是否意味着输入层=512？

尝试使用

tf.keras.utils.plot\u模型（model，'my\u first\u model.png'，show\u shapes=True）打印您的模型。

或者看看您是否有一个模型文件。

tf.keras.utils.plot\u模型（model，'my\u first\u model.png'，show\u shapes=True）

对我来说效果很好。谢谢

headModel = baseModel.output
headModel = AveragePooling2D(pool_size=(7, 7))(headModel)
headModel = Flatten(name="flatten")(headModel)
headModel = Dense(512, activation="relu")(headModel)
headModel = Dropout(0.5)(headModel)
headModel = Dense(len(lb.classes_), activation="softmax")(headModel)