主要介绍了Keras实现将两个模型连接到一起，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

keras实现LeNet_5网络，图片分类，准确率达到98.9%

数据集下载链接：https://www.imageclef.org/photodata 请把数据集放在：程序neural_image_captioning\datasets\中 完整工程：图像描述---Show and Tell: A Neural Image Caption Generator，使用keras实现图像描述，运行环境（keras==2.0.3，tensorflow==1.1.0，pandas==0.19.1，numpy==1.12.1，h5py==2.7.0，matplotlib==2.1.0，pillow==4.3.0）

用于识别自己手写的图片识别 附带手写图片示例 和已经训练好的h5模型 数据集为mnist 附带 TensorFlow-gpu 运行环境 安装教程

keras程序

train里面有2000张图片 猫狗各1000张，然后test数据集有1000张，猫狗各500张，这是一个二分类的数据集，对应我的博客里面的keras二分类代码，可以参考看看

使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

本文博客使用的程序，可以拿去直接用，使用GAN生成mnist数据集的图片，tensorflow版本是2.0，使用了keras

主要介绍了Keras构建神经网络踩坑(解决model.predict预测值全为0.0的问题)，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

Video-Captioning-main.zip