小编Luc*_*fer的帖子

我正在尝试删除最后一层，以便我可以使用转移学习。

vgg16_model = keras.applications.vgg16.VGG16()
model = Sequential()

for layer in vgg16_model.layers:
    model.add(layer)

model.layers.pop()


# Freeze the layers 
for layer in model.layers:
    layer.trainable = False


# Add 'softmax' instead of earlier 'prediction' layer.
model.add(Dense(2, activation='softmax'))


# Check the summary, and yes new layer has been added. 
model.summary()

但我得到的输出并不是我所期望的。仍然显示的是vgg16模型的最后一层。

这是输出

    _________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
block1_conv1 (Conv2D)        (None, 224, 224, 64)      1792      
_________________________________________________________________
block1_conv2 (Conv2D)        (None, 224, 224, 64)      36928       

**THE HIDDEN LAYERS** 
_________________________________________________________________
fc1 (Dense)                  (None, 4096)              102764544 …

我按照 Flask 的官方教程进行操作，并在“使项目可安装”步骤中出现错误。当我运行时pip install -e，出现以下错误：

Usage:   
  pip install [options] <requirement specifier> [package-index-options] ...
  pip install [options] -r <requirements file> [package-index-options] ...
  pip install [options] [-e] <vcs project url> ...
  pip install [options] [-e] <local project path> ...
  pip install [options] <archive url/path> ...

-e option requires 1 argument

我正在尝试在 Google colab 上实施此存储库。它需要安装搅拌机并将其链接到/usr/local/bin/blender.

他们的自述文件说明- （请安装 Blender 2.79。无需从源代码构建，您只需下载预构建的二进制文件并将其链接到/usr/local/bin/blender。）

但我不知道如何在 Google colab 上执行此操作。任何帮助，将不胜感激。