Python mxnet.gluon.nn.SymbolBlock用法及代码示例

用法: class mxnet.gluon.nn.SymbolBlock(outputs, inputs, params=None)

参数：

outputs：(Symbol or list of Symbol) - SymbolBlock 的所需输出
inputs：(Symbol or list of Symbol) - 输出参数中应用作输入的变量。
params：(ParameterDict) - 参数字典和非输入输出的辅助状态。

基础：mxnet.gluon.block.HybridBlock

从符号构造块。这对于使用预训练模型作为特征提取器很有用。例如，您可能希望从 AlexNet 中的 fc2 层提取输出

例子：

>>> # To extract the feature from fc1 and fc2 layers of AlexNet:
>>> alexnet = gluon.model_zoo.vision.alexnet(pretrained=True, ctx=mx.cpu(),
                                             prefix='model_')
>>> inputs = mx.sym.var('data')
>>> out = alexnet(inputs)
>>> internals = out.get_internals()
>>> print(internals.list_outputs())
['data', ..., 'model_dense0_relu_fwd_output', ..., 'model_dense1_relu_fwd_output', ...]
>>> outputs = [internals['model_dense0_relu_fwd_output'],
               internals['model_dense1_relu_fwd_output']]
>>> # Create SymbolBlock that shares parameters with alexnet
>>> feat_model = gluon.SymbolBlock(outputs, inputs, params=alexnet.collect_params())
>>> x = mx.nd.random.normal(shape=(16, 3, 224, 224))
>>> print(feat_model(x))

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注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.gluon.nn.SymbolBlock。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。