Keras 预训练权重下载（持续更新中）

Keras 模型权重（repo地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases）：

ResNet

• resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

DenseNet

• densenet169_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
• densenet201_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
• densenet121_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

InceptionResNetV2

• inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

MobileNet

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Xception model

• List item

VGG16, VGG19

• List item

下载Flyai提供的预训练模型

1. 安装flyai框架
   建议使用conda环境安装，方便管理，安装时好像除了flyai还会装其他的库包括numpy，tensorflow之类。

pip install flyai

2.调用flyai的库下载模型，模型可以在这个网址上找
找到要使用的模型，点击复制使用，运行代码会自动下载，keras是下载到用户目录下的.Keras文件夹下
这里直接引用flyai网站上keras使用flyai预训练模型说明。

from keras.applications import densenet
from flyai.utils import remote_helper
path=remote_helper.get_remote_date("https://www.flyai.com/m/v0.8|densenet169_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5")   #参数替换为想要下载的模型地址
densenet_notop = densenet.DenseNet169(include_top=False, weights=None)
densenet_notop.load_weights(path)
# densenet_notop = densenet.DenseNet169(include_top=False， weights='imagenet')
# 这行代码与上面等同，只不过一个是调用FlyAI提供的预训练模型地址，一个是外网的地址
x = densenet_notop.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(2048, activation='relu')(x)
predictions = Dense(200, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=densenet_notop.input, outputs=predictions)
model.compile(...)
model.fit_generator(...)

下载模型，只需运行remote_helper.get_remote_date()这行代码就可以了。

参考

• flyai