文件名称：aind2-cnn:AIND第二学期-卷积神经网络课程
文件大小：30.2MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-01 13:00:42
JupyterNotebook
aind2-cnn 指示 克隆存储库，然后导航到下载的文件夹。 git clone https://github.com/udacity/aind2-cnn.git cd aind2-cnn （可选）如果您打算在本地计算机上安装具有GPU支持的TensorFlow ，请按照在系统上安装必要的NVIDIA软件。 如果您使用的是EC2 GPU实例，则可以跳过此步骤。 （可选）如果您正在本地计算机上运行项目（而不使用AWS） ，请创建（并激活）新环境。 Linux （要安装GPU支持， requirements/dog-linux.yml为requirements/dog-linux-gpu.yml ）： conda env create -f requirements/dog-linux.yml source activate dog-project Mac （若要安装GPU支持，
【文件预览】：
aind2-cnn-master
----cifar10-classification()
--------model.weights.best.hdf5(4.06MB)
--------cifar10_mlp.ipynb(190KB)
--------cifar10_cnn.ipynb(384KB)
--------MLP.weights.best.hdf5(27.42MB)
----requirements()
--------requirements-gpu.txt(180B)
--------dog-windows.yml(2KB)
--------requirements.txt(176B)
--------dog-linux.yml(1KB)
--------dog-mac.yml(5KB)
--------dog-windows-gpu.yml(2KB)
--------dog-linux-gpu.yml(1KB)
--------dog-mac-gpu.yml(5KB)
----mnist-mlp()
--------mnist_mlp.ipynb(186KB)
--------mnist.model.best.hdf5(5.13MB)
----LICENSE.txt(1KB)
----cifar10-augmentation()
--------cifar10_augmentation.ipynb(330KB)
--------aug_model.weights.best.hdf5(4.07MB)
----README.md(3KB)
----transfer-learning()
--------bottleneck_features()
--------figures()
--------images()
--------dogvgg16.weights.best.hdf5(548KB)
--------transfer_learning.ipynb(1.21MB)
--------bottleneck_features.ipynb(14KB)
----conv-visualization()
--------images()
--------conv_visualization.ipynb(373KB)
----.gitignore(425B)
----CODEOWNERS(200B)