inception-v4_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels 2.1版本

Inception是集审核、执行、回滚于一体的一个自动化运维系统，它可以对提交的所有语句的语法分析，如果语法有问题，都会将相应的错误信息返回给审核者。 还提供SQL语句的执行功能，可执行的语句类型包括常用的DML及DDL语句及truncate table等操作。 Inception在执行 DML时还提供生成回滚语句的功能，对应的操作记录及回滚语句会被存储在备份机器上面，备份机器通过配置Inception参数来指定。

数据库审计平台源码，原作者github代码已经删除，把自己留存的代码发出来供大家使用

tensorflow下的Inception V3模型的迁移训练代码

深度学习cifar_10代码带数据集,框架代码有LeNet框架，Vgg框架，inception_net框架，resnet框架，代码已调通，修改路径即可，随下随用，随下随用，随下随用!!!

基于inception实现垃圾识别和分类。

当神经网络具有许多参数时，它们的效果最佳，这使它们成为功能强大的函数逼近器。但是，这意味着必须对非常大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个非常耗费计算量的过程，需要几天甚至几周的时间，因此，这里提供了各种预先训练的模型供大家下载！

针对长短时记忆网络(LSTM)不能有效地提取动作前后之间相互关联的信息导致行为识别率偏低的问题,提出了一种基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法。该算法首先从每个视频中提取20帧图像,通过Inceptionv3模型提取图像中的深层特征,然后构建向前和向后的Bi-LSTM神经网络学习特征向量中的时序信息,接着利用注意力机制自适应地感知对识别结果有较大影响的网络权重,使模型能够根据行为的前后关系实现更精确的识别,最后通过一层全连接层连接Softmax分类器并对视频进行分类。通过Action Youtobe和KTH人体行为数据集与现有的方法进行比较,实验结果表明,本文算法有效地提高了行为识别率。

keras-inception-resnet-v2 使用Keras的Inception-ResNet v2模型（带有权重文件） 在python 3.6下使用tensorflow-gpu==1.15.3和Keras==2.2.5进行了测试（尽管存在很多弃用警告，因为此代码是在TF 1.15之前编写的）。 层和命名遵循TF-slim的实现： : 消息 该实现已合并到keras.applications模块中！ 在GitHub上安装最新版本的Keras并使用以下命令导入： from keras . applications . inception_resnet_v2 import InceptionResNetV2 , preprocess_input 用法 基本上与keras.applications.InceptionV3模型相同。 from inception_resnet

训练文件，测试文件