TensorFlow2.0_ResNet:使用TensorFlow-2.0的ResNet（ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152）实现-源码

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TensorFlow2.0_ResNet 使用TensorFlow-2.0的ResNet（ ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152 ）实现有关更多的CNN，请参见。火车要求： Python> = 3.6 Tensorflow == 2.0.0 要在自己的数据集上训练ResNet，可以将数据集放在原始数据集文件夹下，目录应如下所示： |——original dataset |——class_name_0 |——class_name_1 |——class_name_2 |——class_name_3 运行脚本split_dataset.py将原始数据集拆分为训练集，有效集和测试集。更改config.py中的相应参数。运行train.py开始培训。评估运行valuate.py评估模型在测

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