百度的飞浆框架从16年开源到现在也又四年时光了,经过四年的打磨,这款框架也展现出了不俗的实力,这次文章我就为大家讲讲这么运用paddle实现手势识别,为什么不是minist入门数据呢,因为minist的数据都是各个框架默认集成的,仅仅只需简单的导入就完成了,而一般我们的项目都是实打实的图片和标签,所以以手势识别讲paddle更加专业有效果 深度学习不外乎四个步骤: 1. 数据标签处理 2. 构建网络模型 3. 规划网络超参 4. 训练评估模型 我将分四个步骤为大家讲解,先导入库 import os import time import random import numpy as np fr