在迁移学习中，一般只加载网络的特征提取层，通过Netron可以看到基础网络哪些部分被截取掉了
范例代码：
from tensorflow import keras
# 实例化一个具有预训练权重的基础模型
base_model = keras.applications.Xception(include_top=True)
base_model.save("base_model_with_top.h5")
base_model_without_top = keras.applications.Xception(include_top=False)
base_model_without_top.save("base_model_without_top.h5")
include_top=True vs include_top=False
在迁移学习中，一般只加载网络的特征提取层，通过Netron可以看到基础网络哪些部分被截取掉了范例代码：
Netron对pt格式的权重文件兼容性不好，直接使用netron工具打开，无法显示整个网络。可使用YOLOV5代码...
该结构图由netron工具打开制作而成，如想安装netron工具，可移步博主的另一篇文章《网络可视化工具netro...
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本文标题：用Netron查看被截取的分类网络层
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/dnrqnltx.html
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