【大作业-03】手把手教你用tensorflow2.3训练自己的分类数据集
配合视频一起食用这篇教程效果更佳:手把手教你用tensorflow2训练自己的数据集 tensorflow2.x版本对小白非常友好,2.x的api中对keras进行了合并,大家只需要安装tensorflow就可以使用里面封装好的keras,利用keras可以快速地加载数据集和构建模型,下面我们直接来看以下通过tensorflow2.3训练自己的分类数据集吧。 注:本文主要针对图片形式的数据集构建....

MobileNet实战:tensorflow2.X版本,MobileNetV2图像分类任务(小数据集)
摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集,数据集共有12种类别,今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务,分类的模型使用MobileNetV2,MobileNetV2在MobileNetV1的基础上增加了线性瓶颈(Linear Bottleneck)和倒残差(Inverted Residual)是一种轻量级的网络,适合应用在真实的移动端应用场景。关于MobileNe....

MobileNet实战:tensorflow2.X版本,MobileNetV1图像分类任务(小数据集)
# 摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集,数据集共有12种类别,今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务,分类的模型使用MobileNet,其核心是采用了深度可分离卷积,其不仅可以降低模型计算复杂度,而且可以大大降低模型大小,本文使用的案例训练出来的模型只有38M,适合应用在真实的移动端应用场景。关于MobileNet的介绍可以看我以前的文章:https://w....
tensorflow2.0图片分类实战---对fashion-mnist数据集分类
前言其实写这篇博客的想法主要还是记载一些tf2.0常用api的用法以及如何简单快速的利用tf.keras搭建一个神经网络1.首先讲讲tf.keras有了它我们可以很轻松的搭建自己想搭建的网络模型,就像拼积木一样,一层一层的网络叠加起来。但是深层的网络会出现梯度消失等等问题,所以只是能搭建一个网络模型,对于模型的效果还需要一些其他知识方法来优化。对于fashion-mnist数据集的介绍可以看看下....

ResNet实战:tensorflow2.X版本,ResNet50图像分类任务(小数据集)
摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集,数据集共有12种类别,今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务,分类的模型使用ResNet50。通过这篇文章你可以学到:1、如何加载图片数据,并处理数据。2、如果将标签转为onehot编码3、如何使用数据增强。4、如何使用mixup。5、如何切分数据集。6、如何加载预训练模型。训练1、Mixupmixup是一种非常规的数据增....

DenseNet实战:tensorflow2.X版本,DenseNet121图像分类任务(小数据集)
摘要本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集,演示tensorflow2.0以上的版本如何使用Keras实现图像分类,分类的模型使用DenseNet121。训练第一步 导入需要的数据包,设置全局参数import numpy as np from tensorflow.keras.optimizers import Adam import cv2 from tensorflow.keras.p....

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