文件名称：tensorflow-resnet:TensorFlow中的ResNet模型
文件大小：654KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-01 13:00:10
Python
该代码非常旧，无法在现代TensorFlow上运行。 实际上，TF现在在其核心库中包括一个resnet模型： : 还可以在签出我的新ML项目。 TensorFlow中的ResNet 。 包括一个在TensorFlow中使用He等人已发布的经过训练的Caffe权重的工具。 MIT许可证。 欢迎捐款。 目标 可以使用的预训练模型。 convert.py将转换权重以与TensorFlow一起使用。 以样式实现，不使用任何类，并大量使用了可变范围。 在其他模型中应该很容易使用。 用于试验ResNet的变化的基础，例如，以及音频的一维卷积。 （尚未实现。） ResNet是完全卷积的，实现应允许输入任意大小。 能够在CIFAR-10、100和ImageNet上开箱训练。 （实施不完整） 预训练模型 要转换已发布的Caffe预训练模型，请运行convert.py 。 但是Caffe令人
【文件预览】：
tensorflow-resnet-master
----convert.py(10KB)
----.gitignore(96B)
----image_processing.py(17KB)
----resnet_train.py(5KB)
----data()
--------ResNet_mean.binaryproto(588KB)
--------tensorflow-resnet-pretrained-20160509.tar.gz.torrent(37KB)
--------cat.jpg(137KB)
--------ResNet-101-deploy.prototxt(64KB)
--------ResNet-50-deploy.prototxt(32KB)
--------ResNet-152-deploy.prototxt(96KB)
----__init__.py(21B)
----LICENSE(1KB)
----train_imagenet.py(3KB)
----README.md(2KB)
----synset.py(38KB)
----config.py(3KB)
----forward.py(660B)
----resnet.py(10KB)
----train_cifar.py(12KB)