VGG16服饰识别Fashion MNIST.py

利用VGG16对kaggle比赛提供的猫狗图片进行迁移学习-PyTorch版本 1.已改写为gpu-cpu通用 2.数据集处理参考注释；含后续训练、训练集/验证集accuracy计算，图片测试 3.数

直接运行即可, 自动会在上级目录生成datas文件存放图像。 datas分为test文件夹(共1000张),和train文件夹(共60000张)。 train文件夹和test文件夹中又分0~9类文件夹

写一个程序,利用刚才训练好的模型,对一张用户输入的手写数字图片进行预测。使用tf.keras.models.load_model()方法载入预训练模型。 使用PIL库读取图片,并做一定的预处理。 使用

基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别,python源代码,通过训练CNN分类器,实现高精度识别。亲测可用。

本文使用的CNN,keras编写,识别mnist手写图片,tensorflow版本为2.0.0,有需要的朋友自取

这是运用生成对抗网络（GenerativeAdversarialNets，GANs）在MNIST手写数据集上进行实验，利用生成器和判别器来对抗训练。训练100万次，每过100次记录一下日志，这可以通过

立刻就能跑的pytorch代码,用神经网络训练MNIST手写数据集,有可视化查看效果的plot模块。三层激活网络,包含前向传递等模块,输出图像识别率。

tensorflow中MNIST源码mnist_softmax.py

构建一个四层神经网络识别手写体数据集MNIST,然后将注意力模块CBAM插入到网络的第一层之后,查看注意力模块的性能。可以改变CBAM模块插入的位置,做到任意插入。

MNIST手写数字识别,在Spyder上基于TensorFlow实现的,模型比较简单,可以当做入门学习。大家共同学习,一起加油呀。