Tensorflow удаляет слои из предварительно обученной модели

Question

Есть ли способ загрузить предварительно обученную модель в Tensorflow и удалить верхние слои в сети? Я смотрю на выпуск Tensorflow r1.10

Единственная документация, которую я смог найти, tf.keras.Sequential.pop https://www.tensorflow.org/versions/r1.10/api_docs/python/tf/keras/Sequential

Я хочу вручную обрезать предварительно обученную сеть, удалив кучу верхних слоев свертки и добавив пользовательский полностью извилистый слой.

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Модель ssd_mobilenet_v1_coco загружена из зоопарка Tensorflow Model. У меня есть доступ как к файлу модели frozen_inference_graph.pb, так и к файлу контрольных точек.

У меня нет доступа к коду Python, который используется для построения модели.

Благодарю.

Answer 1

Из проверки кода, SSDMobileNetV1FeatureExtractor.extract_features переадресовывает research.slim.nets:

  from nets import mobilenet_v1  # nets will have to be on your PYTHONPATH

with tf.variable_scope('MobilenetV1',
                       reuse=self._reuse_weights) as scope:
  with slim.arg_scope(
      mobilenet_v1.mobilenet_v1_arg_scope(
          is_training=None, regularize_depthwise=True)):
    with (slim.arg_scope(self._conv_hyperparams_fn())
          if self._override_base_feature_extractor_hyperparams
          else context_manager.IdentityContextManager()):
      _, image_features = mobilenet_v1.mobilenet_v1_base(
          ops.pad_to_multiple(preprocessed_inputs, self._pad_to_multiple),
          final_endpoint='Conv2d_13_pointwise',
          min_depth=self._min_depth,
          depth_multiplier=self._depth_multiplier,
          use_explicit_padding=self._use_explicit_padding,
          scope=scope)

mobilenet_v1_base функция занимает final_endpoint аргумент. Вместо того, чтобы обрезать построенный граф, просто построите график до конечной точки, которую вы хотите.