Python mxnet.gluon.nn.SymbolBlock用法及代碼示例

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

參數：

outputs：(Symbol or list of Symbol) - SymbolBlock 的所需輸出
inputs：(Symbol or list of Symbol) - 輸出參數中應用作輸入的變量。
params：(ParameterDict) - 參數字典和非輸入輸出的輔助狀態。

基礎：mxnet.gluon.block.HybridBlock

從符號構造塊。這對於使用預訓練模型作為特征提取器很有用。例如，您可能希望從 AlexNet 中的 fc2 層提取輸出

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：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.gluon.nn.SymbolBlock。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。