行业分类-物理装置-Bert模型训练、分类方法、系统、介质和计算机设备.zip

行业分类-物理装置-CO2气驱前缘位置的判断方法及其模型训练方法、装置.zip

该代码文件包括以下几个部分： （1）nlp_utils.py 数据功能处理函数 （2）fast_text_train.py 训练代码 （3）fast_text_predict.py 利用meta模型预测代码 （4）frozen_graph.py 模型固化及预测代码 （5）saves 训练得到的模型文件 （6）word2id_dict.txt、label2id_dict.txt 训练时得到的字典文件

深度学习模型训练部分,包括各项超参数如优化器、学习率迭代次数等介绍,单机多卡及多机多卡训练以及训练可视化，也包括代码示例

内有四个分类,分别是苹果、香蕉、橘子以及混合水果。 该压缩包可直接上传至百度EasyDL平台进行模型训练。

通过Keras和tesorflow简单的几行代码，训练自己需要的模型，实现图像识别。包含数据集处理、模型训练、模型测试、模型查看、模型转换、模型迁移等等。Android实现智能识别，把Keras或Tensorflow训练的深度学习模型移植到Android上进行使用。 具体请参考发表的博客文章。

基于MATLAB的CNN模型训练部分代码实现基于MATLAB的CNN模型训练部分代码实现

PythonTensorflow-ObjectDetection-SSD_resnet50_v1_fpn 使用ssd_resnet50_v1_fpn模型训练血液图像 细节 Tensorflow：2.2 训练时间：6小时 训练步骤：58600 批量大小：16 培训类型：检测 类：3 火车数据号：267 测试数据号：97 标签：xml-> csv-> train.record和test.record 型号： : 数据集： : 结果（测试数据集，左：预测，右：groundtruth）

数据集—基于TF NMT利用带有Attention的 ED模型训练、测试(中英文平行语料库)实现将英文翻译为中文的LSTM翻译(中英文平行语料库)训练数据集—train

首先用现有的人脸检测算法，直接对图像进行人脸检测，训练好的人脸分类权值文件last_one.h5已放到log文件夹下，然后将检测的每一个人脸，单独切割出来，进行是否戴口罩的二分类。先对图像中的人脸进行标注，包括了戴口罩的，和不带口罩的两个label的目标。佩戴口罩的人脸图片命名标记为mask_1，没有佩戴口罩的人脸图片为nomask_1，然后在数据集准备好之后可以利用train.py文件训练 ，效果与详解可以看bilibili视频：https://www.bilibili.com/video/BV1dZ4y1F7Po/