Inception-resnet-v2的caffe版本训练相关包括：solver.prototxt，trainval.prototxt，对应预训练模型：inception-resnet-v2.caffemodel

在GitHub上下不下来，然后用校园网下的，传上来，给大家方便。

CIFAR-10 使用VGG-16，Resnet和Inception net，模型对CIFAR-10数据集的图像进行分类，以对不同的对象（例如汽车，狗等）进行分类。

SENet-Tensorflow 使用Cifar10的简单Tensorflow实现 我实现了以下SENet 如果您想查看原始作者的代码，请参考此 要求 Tensorflow 1.x Python 3.x tflearn（如果您易于使用全局平均池，则应安装tflearn ） 问题 图片尺寸 在纸上，尝试了ImageNet 但是，由于Inception网络中的图像大小问题，因此我对Cifar10使用零填充 input_x = tf . pad ( input_x , [[ 0 , 0 ], [ 32 , 32 ], [ 32 , 32 ], [ 0 , 0 ]]) # size 32x32

GoogLeNet用于图像分类 TensorFlow的实现一起（CVPR'15）。 该存储库包含使用预训练模型进行自然图像分类的示例，以及从头开始在数据集上训练Inception网络（测试集的准确度为93.64％）。 可以从 下载CIFAR-10上的预训练模型。 本文的GoogLeNet架构： 要求 Python 3.3以上 实施细节 GoogLeNet模型在定义。 Inception模块在定义。 使用预训练模型进行图像分类的示例在 。 在example ，有一个在CIFAR-10上从头开始训练网络的 。 用于测试预训练模型 重新缩放图像，使最小边等于224，然后再输入模型。 这

直接解压，利用opencv加载模型文件就可以了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

ImageNet上训练好的 inception_resnet_v2_2016_08_30模型，imagenet，可用于图像识别

inception_v1.pytorch 在pytorch上使用预训练的权重实现inception_v1。 这段代码是soumith火炬仓库的pytorch翻译： : 它实现了初始架构的原始版本； 众所周知的是GoogLeNet。 可以在找到预训练的权重 免责声明 imagenet上预训练模型的测试精度仅为26.38％。 如果我没记错的话，这是原始火炬回购的问题-数据加载正确完成。 如果您训练此模型的准确性更高，我希望获得新的权重！ 执照 该代码是根据MIT许可证获得许可的。 有关详细信息，请参见文件。

GoogLeNet Inception V1了论文 《 Going deeper with convolutions 》

官方h5权重文件，直接解压即可用。windows用户将文件放置在：C:\Users\用户名\.keras\models 下即可。官方GitHub下载速度慢，给需要的人