TensorFlow2.1如何正确使用离线下载的CIFAR10数据以及VGG16权重预训练数据

正确使用离线下载的CIFAR10

离线下载CIFAR10数据

CIFAR10下载路径

tf2.1中使用

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()

离线包放置路径

将下载的压缩包放到keras下载的数据集文件夹下就行，C:\Users\user_name.keras\datasets
如果文件名不同，重新命名修改即可。

正确读取离线包

正确使用离线下载的VGG16权重

下载VGG16权重在ImageNet上进行了预训练数据

VGG16预训练数据下载网址
文件名：vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

离线下载包放置位置

C:\Users\用户名\.keras\models，放置在此路径即可使用。

TensorFlow2.1中使用举例

from __future__ import absolute_import, division, print_function
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
import tensorflow.keras.layers as layers
import numpy as np
from tensorflow.keras.applications import VGG16
vgg16=VGG16()
# 获取中间结构输出
feature_list = [layer.output for layer in vgg16.layers]
# 将其作为新模型输出
feat_ext_model = keras.Model(inputs=vgg16.input, outputs=feature_list)

img = np.random.random((1, 224, 224, 3)).astype('float32')
# 用于提取特征
ext_features = feat_ext_model(img)