文件名称：flower-classifier:使用神经网络将花朵分类为102个不同的类别
文件大小：1.67MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-18 19:05:34
HTML
花卉分类器-Udacity AIPND 描述 在这个项目中，我们将训练一个图像分类器来识别不同种类的花。 您可以想象在电话应用程序中使用类似的内容，该名称可以告诉您相机正在查看的花朵的名称。 在实践中，您将训练该分类器，然后将其导出以在您的应用程序中使用。 我们将使用102个花朵类别的数据集 用法-训练您的网络。 train.py文件允许您在数据集上训练神经网络。 基本用法是以下命令： python train.py [data_directory] 必须提供一个数据目录，并且该目录必须具有三个子目录test ， valid和train存放您的图片。 可选标签 --gpu-off 除非给出此标记，否则将Gpu设置为true --save_dir 选择模型的保存目录 --arch 在vgg和densitynet体系结构之间进行选择。 --learning rate 定义学习
【文件预览】：
flower-classifier-master
----.gitignore(41B)
----predict_helpers.py(3KB)
----README.md(12KB)
----notebook.ipynb(1.1MB)
----train_helpers.py(5KB)
----predict.py(2KB)
----notebook.html(1.38MB)
----train.py(5KB)