我看到这篇博客文章，它描述了如何使用Google的图像分类模型Inception V3在图像中定位对象的方法。

“我们可以将8x8x2048的表示解释为特征网格，将图像分解为8个水平和8个垂直的网格方块。”

谁能解释一下如何在Python中访问Inception的8x8x2048层？然后使用1×1卷积将这些向量中的每一个映射到类标签上？

谢谢！

回答：

Tensorflow仓库中的Inception模型调用了inception.slim.inception_v3函数，你需要在这里修改网络以添加一个用于1×1卷积的额外层。

修改非常简单，你可以按照它构造其他层的相同方式进行操作。简而言之，这个层将是这样的：

net = ops.conv2d(net, 2048, [1, 1])