Ejemplo n.º 1
0
 def build_output_model(
         self, layers: List[tf.keras.Model]) -> List[tf.keras.Model]:
     layers.append(ComputeClassVector(self._input_name, 'cls_vector'))
     layers.append(
         GlobalVectorPredictor(self._n_classes, 'cls_vector',
                               self._output_name))
     return layers
Ejemplo n.º 2
0
 def build_output_model(
         self, layers: List[tf.keras.Model]) -> List[tf.keras.Model]:
     if not self.use_global:
         layers.append(ComputeClassVector(self._input_name, 'cls_vector'))
     else:
         layers.append(GlobalExtractor(self._input_name, 'cls_vector'))
     layers.append(GlobalVectorPredictor(1, 'cls_vector',
                                         self._output_name))
     return layers