NASNetA-Keras 实施NASNet-A的。 最佳的模型来自论文“ [1]。 的扩展[2]。 演示版 显示了如何加载预训练的模型并将其用于对图像进行分类。 其他版本 从版本 keras包括两个版本的 。 如果你是 只对NASNet-mobile (4 @ 1056)和/或NASNet-large (6 @ 4032) 。 只对使用通道最后一个数据格式感兴趣。 我建议升级keras并使用内置版本。 这个版本 即使在添加了内置模型之后，该项目仍然有一些用途，因为它更通用。 它允许您创建任何NASNet-A模型。 如果您想要的东西比大型的更快，比手机更准确。 它允许您使用通道末尾或通道末尾数据格式加载预训练的模型。 它允许您加载任何经过Google实施培训的模型（权重将被转换）。 安装 Ubuntu 16.04上的系统要求 sudo apt-get install pyth

皮托奇·西法尔100 pytorch在cifar100上练习 要求 这是我的实验资料 python3.6 pytorch1.6.0 + cu101 张量板2.2.2（可选） 用法 1.输入目录 $ cd pytorch-cifar100 2.数据集 我将使用来自torchvision的cifar100数据集，因为它更方便，但我还将示例代码保留了用于在数据集文件夹中编写您自己的数据集模块的示例，以作为人们不知道如何编写它的示例。 3.运行tensorbard（可选） 安装张量板 $ pip install tensorboard $ mkdir runs Run tensorboard

cnn卷积神经网络的八篇最经典论文 AlexNet：NIPS-2012-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks-Paper VGG：Very-Deep-Convolutional-Networks-for-Large-Scale-Image-Recognition NIN：network-in-network ResNet：Deep-Residual-Learning-for-Image-Recognition InceptionV1-V4 MobileNet：Efficient-ConVolutinal-Neural-Networks-for-Mobile-Vision NASNet：Learning-Transferable Architectures-for-Scalable-Image-Recognition ShakeShake：Shake-Shake-regularization