강사님,
아래 코드에서&nbsp; 185는 어디서 온 숫자 인가요? model_body.layers 는 106 인가요?&nbsp; num 은 layer 층수 맞는지요? 그리고, num 이 layer 층수이면, 왜 [freeze_body-1] = [1]&nbsp; 같은데, num 계산을 왜 아래 식과 같이 코드로 표현하는 것인지 궁금합니다.
num = (185, len(model_body.layers)-3)[freeze_body-1]

<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/f7d5e9fc-da41-4e76-ad58-63030f34ee6e/blob" alt="" />

해결이 되었다니, 다행입니다. 좋은 지인을 두셨군요.^^

num 도 지인에게서 배웠습니다.ㅎ
num = (100, 200, 300)[1]
print(num)
200

제가 관련 내용을 찾았습니다. 185 와 관련된,
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/issues/191&nbsp;
185 is exactly DarkNet-53 without fully-connected layer. Freezing the first 185 layers means freezing function of darknet. In keras, 185 contains layers including 1 input layer, 52 conv layers, 23 add layers, 52 leaky relu layers , 52 batch norm layers and 5 zero padding layers. 185 = 1+52+23+52+52+5

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Yolo3 train.py 에서 create model 함수