VGG16の転移学習

fit前までは以下のようなコードでOK。Sequentialにlayer渡して後続のnetworkを定義出来るのは便利だなぁ。 最初にaddするlayerはDenseに繋げるためにFlattenにしている。

    base_model = tf.keras.applications.vgg16.VGG16(weights='imagenet', include_top=False,
                                                   input_shape=(WIDTH, HEIGHT, 3))
    model = Sequential(base_model.layers)
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(256, activation='relu', name='my_dense_1'))
    model.add(Dense(8, name='my_dense_2'))