如何在Keras -TensorFlow2.0中找到预先训练的InceptionResNetV2模型的不同层中的激活形状

在Keras-TensorFlow2.0中，可以使用以下步骤找到预先训练的InceptionResNetV2模型的不同层中的激活形状：

1. 导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.inception_resnet_v2 import InceptionResNetV2

1. 加载预先训练的InceptionResNetV2模型：

model = InceptionResNetV2(weights='imagenet', include_top=False)

这将加载预先训练的InceptionResNetV2模型，并且不包括顶层的全连接层。

1. 获取模型的不同层：

layers = [layer.output for layer in model.layers]

这将获取模型的所有层的输出。

1. 创建一个新的模型，只包含特定层的输出：

activation_model = tf.keras.models.Model(inputs=model.input, outputs=layers)

这将创建一个新的模型，该模型的输入与原始模型相同，但输出仅包含特定层的输出。

1. 使用模型进行预测并获取激活形状：

activations = activation_model.predict(input_data)

这将使用输入数据进行预测，并返回每个特定层的激活形状。

需要注意的是，input_data是输入到模型中的数据，可以是单个图像或一批图像。

通过以上步骤，你可以在Keras-TensorFlow2.0中找到预先训练的InceptionResNetV2模型的不同层中的激活形状。