keras实现Deep Dream

本文主要介绍通过keras提供的Inception V3实现Deep Dream，keras提供了许多类似的可用网络，如VGG16,VGG19, Xception,ResNet50。

下面是示例代码：


# coding: utf-8# In[2]:from keras.applications import inception_v3
from keras import backend as K# 不需要训练模型，
# 所以此命令禁用所有特定于训练的操作
K.set_learning_phase(0)# 构建InceptionV3网络,该模型将加载预先训练的ImageNet权重。
model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False)# In[4]:'''
接下来，计算“损失”，即在梯度上升过程中寻求最大化的数量。
同时最大化多个层中所有过滤器的激活。具体来说，将最大化一组高级层激活的L2范数的加权和。
选择的确切图层集（以及它们对最终损失的贡献）对将能够生成的视觉效果有很大影响，因此
使这些参数易于配置。较低层会产生几何图案，而较高层会产生视觉效果，
可以在其中识别ImageNet中的某些类（例如鸟或狗）。
将从一个涉及四层的任意配置开始
'''
# Dict将层名称映射到一个系数，该系数量化了层的激活将导致寻求最大化的损失。
# 这些是在内置的InceptionV3应用程序中出现的图层名称。可以使用`model.summary（）`列出所有图层名称。
model.summary()
layer_contributions = {'mixed2&#

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