vgg16_weights.npz

使用VGG16网络实现对传统MNIST手写数据集的识别任务。

FCN模型的网络与VGG16类似,之后后边将全连接层换成了卷基层,具体的网络结构与细节可以去看论文: https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_sh

这个项目基于pytorch框架，提供完整的VGG16图像分类代码，包括网络模型、训练和预测代码。附送鲜花数据集，已划分好训练、测试和验证数据，共包含4242张图像，分为洋甘菊、郁金香、玫瑰、向日葵和蒲

实际应用时可能比较想获取VGG中间层的输出，

vgg16网络,直接训练预测,方便有效

从谷歌上找了好久的,而且网速还贼拉的慢,为方便大家,上传共享

This model is an offshoot of the GoogleNet model. It doesn't use the "inception" modules, only 1x1 a

vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 vgg19_weights_th_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

mnist.npz是在初步学习深度学习时经常会用的数据集，但是如果在写代码时，直接从官网加载这个数据，会比较慢的，所以最好先下载，然后从本地加载数据。

请放心下载,本人代码亲测有效!请解压后使用。因为本人正在学习神经网络,所以需要用这个数据集进行神经网络的调试,亲测有效。如有问题,请及时联系本人!