tensorflow框架编写的resnet50 本代码是基于《【北京大学】人工智能实践:Tensorflow笔记 》课程B站链接自行编写的程序,使用1版本的tensorflow,2版本可使用以下代码兼容: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 1. 2. 有关细节: 1.cifar-10 数据集
三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址:yuque.com/ziwu/yygu3z/n 四、TensorFlow介绍 TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架,尤其适合构建和训练深度学习模型。卷积神经网络(CNN)是其中最常用的架构之一,特别在图像识别领域表现突出。 自动特征提取:CNN通过卷积层自动提取图像的局部特征,避免了手工设计特征提...
class ResidualBlock(nn.Cell): """ ResNet V1 residual block definition. Args: in_channel (int): Input channel. out_channel (int): Output channel. stride (int): Stride size for the first convolutional layer. Default: 1. Returns: Tensor, output tensor. Examples: >>> ResidualBlock(3, 256...
然后划分TensorFlow的image_dataset_from_directory方法划分测试集和训练集。再构建模型。在本文中如下图所示 # 加载resnet50模型model=keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=True) 这段代码的目的是使用Keras库加载预训练的ResNet50模型,并将其应用于图像分类任务。 具体解释如下: keras.appli...
代码语言:python 代码运行次数:24 运行 AI代码解释 importpathlib data\_dir="./dataset/"data\_dir=pathlib.Path(data\_dir)image\_count=len(list(data\_dir.glob('\*/\*')))print("图片总数为:",image\_count) 然后划分TensorFlow的image_dataset_from_directory方法划分测试集和训练集。再构建模型。在...
面向慢思考场景,支持低代码配置的方式创建“智能体Pro”应用 立即体验 一、目录 ResNet50介绍 图片模型训练预测 项目扩展 在本文中将介绍使用Python语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练,观察其模型训练效果。 二、ResNet50介绍 ResNet50是一种基于深度卷积神经网络(Convolutional Neur...
以下是一个使用ResNet50模型进行迁移学习的Python代码示例,通过Keras库加载预训练的ResNet50模型,并在自定义数据集上进行微调: importtensorflowastffromtensorflow.keras.applicationsimportResNet50fromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.la...
ResNet50的tensorflow实现 最近在看残差网络的论文,然后看了很多网上实现的代码,我发现很多人写代码是没有逻辑的,其实那个代码写得压根就不对,只是可能恰巧结果对,然后我不明白明明池化很简单的道理,非要说成什么降采样,给我整的看论文看得我一脸蒙逼,现在的模型适合大多数数据集的几乎不存在,我参考论文网上的...
作为一名深度学习领域的新手,我的建议是大家可以在掌握原理的前提之后,开始看论文的源码之后,在把resnet网络的主体结构自己在重新coding 一下,这样不仅加深自己的理解,同时也会使自己具备看代码的耐心,避免之后看到庞大的代码库便心生怯意,同时大家不懂的地方可以在下方评论。 分类: Keras(转载) 好文要顶 关注我 收...
这里可以看出tensorflow2.0以上的版本集成了Keras,我们在使用的时候就不必单独安装Keras了,以前的代码升级到tensorflow2.0以上的版本将keras前面加上tensorflow即可。tensorflow说完了,再说明一下几个重要的全局参数 norm_size = 100 设置输入图像的大小,图像的大小根据自己的需求设置,别太大,够用就行了。 datapath = 'da...