Classification：分类模型在Keras当中的实现 目录 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 文件下载 训练所需的预训练权重都可以在百度云下载。 链接: 提取码: 36sn 训练所用的示例猫狗数据集也可以在百度云下载。 链接: 提取码: hmmx 预测步骤 a、使用预训练权重 下载完库后解压，model_data已经存在一个训练好的猫狗模型mobilenet025_catvsdog.h5，运行predict.py，输入 img/cat.jpg b、使用自己训练的权重 按照训练步骤训练。 在classification.py文件里面，在如下部分修改model_path、classes_path、backbone和alpha使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model

TensorFlow版本：1.9.0 Keras版本：2.0.2 我的博客： :

BERT的最好的朋友。 安装 Ernie需要Python 3.6或更高版本。 pip install ernie 微调 句子分类 from ernie import SentenceClassifier , Models import pandas as pd tuples = [( "This is a positive example. I'm very happy today." , 1 ), ( "This is a negative sentence. Everything was wrong today at work." , 0 )] df = pd . D

脑分割 这是用于论文中使用的深度学习细分的源代码 它采用类似于U-Net的网络进行颅骨剥离和FLAIR异常分割。 该存储库包含一组用于数据预处理（MatLab），训练和推理（Python）的功能。 提供了经过训练的模型的权重，这些权重可用于基于深度学习的头骨剥离或在不同数据集上的微调。 如果您使用我们的模型或砝码，请引用： @article{buda2019association, title={Association of genomic subtypes of lower-grade gliomas with shape features automatically extracte

Keras_bearing_fault_diagnosis 基于CNN的轴承故障识别 1.简介 本科毕设，基于凯斯西储大学公开轴承数据集建立的CNN轴承故障识别模型。 记录相关过程的博客： 数据集： 2.环境 Windows+anaconda 3.框架 Keras 4.依赖 tensorflow;keras;numpy;scipy;os;sklearn;matplotlib 5.说明 cnn_1D.py 构建基础的CNN模型 lstm_diagnosis.py 构建基础的LSTM模型 cnn_diagnosis 论文代码 cnn_valid.py 测试不同全连接层数、卷积层数选择最优模型 preprocess.py 数据预处理（预处理代码来自 ） images文件夹 保存模型流程图； data文件夹 保存数据集； logs文件夹 保存日志

Facenet：人脸识别模型在Keras当中的实现 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 accuracy CASIA-WebFace LFW 160x160 97.86% CASIA-WebFace LFW 160x160 99.02% 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 文件下载 已经训练好的facenet_mobilenet.h5和facenet_inception_resnetv1.h5可以在百度网盘下载。 链接: 提取码: tj5r 训练用的CASIA-WebFaces数据集以及评估用的LFW数据集可以在百度网盘下载。 链接: 提取码: gkch 预测步骤 a、使用预训练权重 下载完库后解压，在model_data文件夹里已经有了facenet_mobilenet.h5，可直接运行predict.py

利用tiny_yolov1模型对VOC2007数据集进行目标检测。 训练分为4轮，不断尝试调整学习率，最后val loss=71已经达到瓶颈。 检测效果大体上满意。

https://blog.csdn.net/sinat_36899414/article/details/111389515 极速配置tensorflow-gpu,keras sklearn 配置步骤参考上面那篇文章

配合博客：如何使用keras开始深度学习之旅

这是keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation代码中所需要的model.h5文件，分享一下，共需要的人下载