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文章 2022-09-22 来自：开发者社区

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....

tensorflow2.0图片分类实战---对fashion-mnist数据集分类
问答 2022-04-15 来自：开发者社区

如何使用TensorFlow实现图像分类?

https://cloud.video.taobao.com/play/u/2527642419/p/1/e/6/t/1/56260829.mp4

问答 2022-04-15 来自：开发者社区

TensorFlow实现图像分类

http://vodcdn.video.taobao.com/oss/taobao-ugc/f7f685b9273e40f68db454a7156a0d0d/1495677681/video.mp4

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

efficientnet实战：tensorflow2.0以上版本，使用efficientnet实现图像分类任务

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efficientnet。训练第一步 导入需要的数据包，设置全局参数首先导入efficientnet的包，执行命令：pip install  efficientnet，然后再就可以导入efficientnet了。imimport numpy as np....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

DenseNet实战：tensorflow2.0以上版本，使用DenseNet121实现图像分类任务

目录摘要训练第一步 导入需要的数据包，设置全局参数第二步 加载图片第三步 图像增强第四步 保留最好的模型和动态设置学习率第五步 建立模型并训练第六步 保留训练结果，并将其生成图片完整代码：测试部分1、导入依赖2、设置全局参数3、加载模型4、处理图片5、预测类别完整代码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....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

ResNet实战：tensorflow2.0以上版本，使用ResNet50实现图像分类任务

目录摘要训练第一步 导入需要的数据包，设置全局参数第二步 加载图片第三步 图像增强第四步 保留最好的模型和动态设置学习率第五步 建立模型并训练第六步 保留训练结果，并将其生成图片完整代码：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ResNet50。训练第一步 导入需要的数据包，设置全局参数import ....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

TensorFlow2.0以上版本的图像分类

目录摘要网络详解训练部分1、导入依赖2、设置全局参数3、加载数据4、定义模型5、切割训练集和验证集6、数据增强7、设置callback函数8、训练并保存模型9、保存训练历史数据完整代码：测试部分1、导入依赖2、设置全局参数3、加载模型4、处理图片5、预测类别完整代码摘要本篇文章采用CNN实现图像的分类，图像选取了猫狗大战数据集的1万张图像（猫狗各5千）。模型采用自定义的CNN网络，版本是Tens....

TensorFlow2.0以上版本的图像分类
文章 2022-02-17 来自：开发者社区

TensorFlow-Slim image classification library：TensorFlow-Slim 图像分类库

TensorFlow-Slim 图像分类库 TF-slim是用于定义，训练和评估复杂模型的TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）的新型轻量级高级API。 该目录包含用于训练和评估使用TF-slim的几种广泛使用的卷积神经网络（CNN）图像分类模型的代码。 它包含脚本，允许您从头开始训练模型或从预训练的网络权重微调它们。 它还包含用于下载标准图像数据集的代码，将其.....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt | 文末超大福利

视觉（vision）、自然语言处理（Nature Language Processing, NLP）、语音（Speech）是深度学习研究的三大方向。三大领域各自都诞生了若干经典的模块，用来建模该领域数据所蕴含的不同特性的模式。上一篇文章介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计和核心概念，这一篇我们从图像任务开始，使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来写....

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

MobileNet教程(2)：用TensorFlow搭建安卓手机上的图像分类App

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 上周末，量子位翻译了一份MobileNet教程，其中讲述了怎样在一个新的数据集上重新训练MobileNet，那篇文章的成果，是一个分类器，能在电脑上以每秒钟400张的速度，识别图片是否为道路。 MobileNet是为移动端量身打造的，因此这次我们准备把之前做的辨别道路的模型应用到一个Android App中，看看它在移动设备上效果如何。 目标和计划...

MobileNet教程(2)：用TensorFlow搭建安卓手机上的图像分类App

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