Tensorflow 将ResNeXt导入Keras

这个问题可能看起来很难，但我需要知道tom是如何将ResNeXt模型导入Keras张量流的，我已经试过了，但没有用

from keras.applications.resnext import ResNeXt50

---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-ca380748170a> in <module>
----> 1 from keras.applications.resnext import ResNeXt50

~/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/keras/__init__.py in <module>
  1 from __future__ import absolute_import
  ----> 2 from . import backend
  3 from . import datasets
  4 from . import engine
  5 from . import layers

 ~/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/keras/backend/__init__.py in <module>
 65 elif _BACKEND == 'tensorflow':
 66     sys.stderr.write('Using TensorFlow backend.\n')
 ---> 67     from .tensorflow_backend import *
 68 else:
 69     raise ValueError('Unknown backend: ' + str(_BACKEND))

 ~/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in <module>
 ----> 1 import tensorflow as tf
  2 
  3 from tensorflow.python.training import moving_averages
  4 from tensorflow.python.ops import tensor_array_ops
  5 from tensorflow.python.ops import control_flow_ops

  No module named 'keras.applications.resnext'

来自keras.applications.resnext导入ResNeXt50
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError回溯（上次最近调用）
在里面
---->1来自keras.applications.resnext导入ResNeXt50
~/opt/anaconda3/lib/python3.8/site packages/keras/\uuuuu init\uuuuuuuuu.py in
1来自未来导入绝对导入
---->2来自。导入后端
3从。导入数据集
4来自。进口发动机
5从。导入图层
~/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/keras/backend/\uuuu-init\uuuuuuuu.py-in
65 elif\u后端=='tensorflow'：
66 sys.stderr.write（'使用TensorFlow后端。\n'）
--->67来自tensorflow_后端导入*
68.其他：
69提升值错误（'未知后端：'+str（_后端））
~/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in
---->1导入tensorflow作为tf
2.
3从tensorflow.python.training导入移动平均值
4从tensorflow.python.ops导入tensor_数组_ops
5从tensorflow.python.ops导入控制\u流\u操作
没有名为“keras.applications.resnext”的模块

我一直不明白为什么一些使用良好的模型架构不是

keras

应用程序的一部分，比如

SE-Net

，

ResNeXt

。但是，有一个著名的

keras

model-zoo存储库，您可以从中获得所需的内容

安装 进口 如何使用

---

resnext不是

keras.applications

模块中的函数。参考keras.applications文档：ResNeXt似乎不在那里。上帝保佑你，它成功了！！！非常感谢你！很高兴这有帮助。如果您满意，请将其标记为正确答案。

!pip install git+https://github.com/qubvel/classification_models.git

# for keras
from classification_models.keras import Classifiers

# for tensorflow keras
from classification_models.tfkeras import Classifiers

Classifiers.models_names()

['resnet18',
 'resnet34',
 'resnet50',
 'resnet101',
 'resnet152',
 'seresnet18',
 'seresnet34',
 'seresnet50',
 'seresnet101',
 'seresnet152',
 'seresnext50',
 'seresnext101',
 'senet154',
 'resnet50v2',
 'resnet101v2',
 'resnet152v2',
 'resnext50',
 'resnext101',
 'vgg16',
 'vgg19',
 'densenet121',
 'densenet169',
 'densenet201',
 'inceptionresnetv2',
 'inceptionv3',
 'xception',
 'nasnetlarge',
 'nasnetmobile',
 'mobilenet',
 'mobilenetv2']

SeResNeXT, preprocess_input = Classifiers.get('seresnext50')
model = SeResNeXT(include_top = False, input_shape=(224, 224, 3), weights='imagenet')

ResNeXt50, preprocess_input = Classifiers.get('resnext50')
model = ResNeXt50(include_top = False, input_shape=(224, 224, 3), weights='imagenet')