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resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notopLinux下是放在“~/.keras/models/”中Win下则放在Python的“settings
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings
vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop,Keras VGG16
官方h5权重文件，xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels Linux下是放在“~/.keras/models/”中 windows用户直接将文件放置在：
图像处理 使用tensorflow进行图像处理,有用的脚本存储在utils中。 关于数据工具 将MNIST_data / mnist_data.zip解压缩到MNIST_data目录标签: 指示标签:
cmd-tf-aws-eks 概括 该存储库提供了许多子模块,这些子模块可创建EKS集群的各个部分。 簇 节点组 irsa_role 簇 集群模块负责创建EKS控制平面。支持以下功能; 公共/私人端点
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MNIST的Tensorflow 这是我的的示例的TensorFlow版本 入门 安装然后运行 pipenv install pipenv run jupyter notebook
tf_win-vmss
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