Torrent_to_Drive 使用深度学习和Flickr-8k数据集进行自动图像字幕。 还对Xception模型和Inception模型进行了比较。 这是使用卷积神经网络和一种递归神经网络（LSTM）为所有类型的图像生成标题和替代文本的最简单方法。 关于 图像特征将从在imagenet数据集上训练的CNN模型中提取（请参见下文），然后将特征输入到LSTM模型中，后者将负责生成图像标题。 此回购围绕Keras提供的2个模型进行。 提取的功能可以在找到 使用的数据集可以在找到 Jupyter笔记本可以在找到 训练过的模型可以在找到 需求和依赖关系可以在找到 字幕生成器可以在找到 想要贡献？ 建议，错误报告，错误解决受到高度赞赏，请打开问题和/或PR 建立 设置虚拟环境（强烈推荐） 激活环境。 安装需求，使用pip3 install -r requirements.txt 注意：

主要介绍了基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

3D注意事项 Sanghyun Woo, et al. "CBAM: Convolutional Block Attention Module." arXiv preprint arXiv:1807.06521v2 (2018). 代码： class channel_attention ( tf . keras . layers . Layer ): """ channel attention module Contains the implementation of Convolutional Block Attention Module(CBAM) block. As described in https://arxiv.org/abs/1807.06521. """ def __init__ ( self , rati

BCNN_keras：使用keras的双线性CNN实现

这个数据集是在mnist原数据集上扩出来的，它包含MNIST数字（来自Keras）和BSDS500数据集中的随机色块。原始下载URL:https://github.com/VanushVaswani/keras_mnistm/releases/download/1.0/keras_mnistm.pkl.gz 此处搬运，方便国内同学使用。

包含Keras两个版本的中文文档，方便大家学习。两个版本的函数以及代码参数略有不同。

用于时间序列分类的多元LSTM-FCN MLSTM FCN模型（来自 FCN）使用最新的单变量时间序列模型（来自的最新的单变量时间序列模型，LSTM-FCN和ALSTM-FCN来增强挤压和激励块。 对于LSTM-FCN和ALSTM-FCN模型的代码可以在这里找到 。 安装 下载存储库并应用pip install -r requirements.txt安装所需的库。 具有Tensorflow后端的Keras已用于开发模型，并且目前不支持Theano或CNTK后端。 权重尚未通过这些后端进行测试。 注意：所有模型的“输入”层的输入都将被预先混洗为形状（“批量大小”，“变量数”，“时间步数”）

Keras_pruning：如何使用权重修剪和单位神经元修剪来修剪keras模型的演练

keras 多分类算法 教你网络搭建 模型保存 模型调用预测 超简单的分类代码 数据集可私聊

主要介绍了使用Keras训练好的.h5模型来测试一个实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧