vgg-tensorflow:利用vgg-1619预训练模型提取图片的特征

Tensorflow VGG16和VGG19 参考 这是基于和的VGG 16和VGG 19的Tensorflow实现。 原始的Caffe实现可在和找到。 我们已修改的实现以使用numpy加载而不是默认的tensorflow模型加载，以加快初始化速度并减少总体内存使用量。 这种实现方式可以进一步修改网络，例如删除FC层或增加批处理大小。 要使用VGG网络，必须下载或的npy文件。 ##用法使用它来构建VGG对象 vgg = vgg19.Vgg19() vgg.build(images) 或者 vgg = vgg16.Vgg16() vgg.build(images) images是形状为[None, 224, 224, 3]的张量。 技巧：张量可以是一个占位符，一个变量甚至是一个常数。 然后可以使用vgg对象访问所有VGG层（张量）。 例如， vgg.conv1_1 ， v