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我想修改 resnet_v2.resnet_v2_50 模型，以便将一个数字连接到 pool5 层。导入网络后，我可以在 end_points 变量中看到图层。

    with slim.arg_scope(resnet_v2.resnet_arg_scope()):
        net, end_points = resnet_v2.resnet_v2_50(self.imageIn, num_classes = numClasses)

所以我可以访问不同的层

curr_conv1 = end_points['resnet_v2_50/conv1']
curr_pred = end_points['resnet_v2_50/predictions']
curr_block4 = end_points['mainQN/resnet_v2_50/block4/unit_3/bottleneck_v2']

但是在池化层之后，我无法访问网络的最后一部分。

curr_pool5 = end_points['resnet_v2_50/pool5']

但是我可以在 Tensorboard 和 resnet_v2_50 的代码中看到有某种 pool5 层。我怎样才能访问它，所以我可以修改它并将一个数字连接到它？

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1 回答 1

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end_points['global_pool']

是你想要的。这紧跟在代码中称为 pool5 的全局池化层之后。

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/resnet_v2.py#L214

于 2018-04-30T07:55:09.327 回答