文件名称：convnet2:基于tensorflow 2.2的cnn
文件大小：42KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-04 05:22:54
Python
convnet2 基于tensorflow 2.3+的cnn。 请查看安装说明。 使用检查点 您可以使用检查点以预先训练的权重初始化模型。 为此，您将需要在相应的配置文件中使用参数CKPFILE来设置检查点文件。 检查点 以下检查点由ResNet-34产生 影像网 md5sum：a456fe88f2bad870b2218661848169d0 草图 md5sum：a53f18d41b2b3b4c4dc8ce5026c6317c 数据集 MNIST-5000 这是原始MNIST数据集的样本，其中包含用于训练的5000张图像。 MNIST全 您可以通过以下链接下载完整的图像集，以进行培训和测试： 培训图片[60000] 测试图像[60000]您可以运行一个简单的代码来生成test.txt和train.txt find $(pwd)/Test -name *.png | awk -F '
【文件预览】：
convnet2-master
----ssearch_with_merge.py(10KB)
----test_tfrecords.py(2KB)
----train.py(7KB)
----utils()
--------configuration.py(8KB)
--------metrics.py(2KB)
--------losses.py(2KB)
--------imgproc.py(9KB)
----models()
--------resnet.py(17KB)
--------alexnet.py(3KB)
--------simple.py(2KB)
----configs()
--------sbir_siamese.config(347B)
--------sbir_cl.config(618B)
--------clothing_cl.config(570B)
--------imagenet.config(594B)
--------siamese.config(587B)
--------mnist.config(434B)
--------ph_siamese.config(343B)
--------quickdraw-animal.config(469B)
--------siamese_release.config(391B)
--------mnist_full.config(411B)
----release_siamese.py(2KB)
----datasets()
--------divide_file.py(2KB)
--------data.py(14KB)
--------datagenerator.py(8KB)
--------process_input_file.py(4KB)
--------create_tfrecords.py(2KB)
--------data_siamnet.py(1KB)
----README.md(4KB)
----train_simple.py(7KB)
----train_siamese.py(6KB)
----ssearch.py(9KB)