# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2019/7/30 19:31 @Author: Johnson @Email:593956670@qq.com @File: catvsdog-02.py """ import os import numpy as np from keras.models import Sequential,Model from keras import layers from ke
参考“解读 Keras 在 ImageNet 中的应用：详解 5 种主要的图像识别模型”一文，在自己的电脑环境上尝试识别本地图片。 步骤1 按照以下网址的方法尝试实际操作 https://blog.csdn.net/kl28978113/article/details/78799416 发现没有cv2模块，告警如下 Traceback (most recent call
1.介绍 vgg被发表在ICLR 2015上，论文作者是Goolge DeepMind，这系列model在ILSVRC-2013达到了best-performance，并且在其他以DCNN为基础的工作达到了很好的效果（例如FCN） 2.模型结构 3.模型特点 比起Alexnet，Vgg对图片有更精确的估值以及更省空间 与Alexnet对比： 相同点： 1.最后
刚开始接触深度学习、卷积神经网络的时候非常懵逼，不知道从何入手，我觉得应该有一个进阶的过程，也就是说，理应有一些基本概念作为奠基石，让你有底气去完全理解一个庞大的
刚开始接触深度学习、卷积神经网络的时候非常懵逼，不知道从何入手，我觉得应该有一个进阶的过程，也就是说，理应有一些基本概念作为奠基石，让你有底气去完全理解一个庞大的
参考PyTorch document和discuss 在PyTorch中，所有的neural network module都是class torch.nn.Module的子类，在Modules中可以包含其它的Modules，以一种树状结构进行嵌套。当需要返回神经网络中的各个模块时，Module.modules()方法返回网络中所有模块的一个iterator，而Module.children()
框架：keras 数据集：CIFAR10 模型：vgg16 注：vgg16模型的输入图像尺寸至少为 48*48 1.模型结构 Layer (type) Output Shape Param # input_1 (InputLayer) (None, 64, 64, 3) 0 block1_conv1 (Conv2D) (None, 64, 64, 64)
直接上code： import os import h5py from tqdm import tqdm import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input from te
