颜色分类leetcode transferflow:Tensorflow的迁移学习

颜色分类leetcode Tensorflow的迁移学习是深度学习世界中隐藏的宝石。它允许通过修改现有的丰富的深度学习模型，显著减少训练数据和时间来创建模型。该框架的目标是收集同类最佳方法，使它们对开发人员友好，以便它们可用于实际应用程序。目前的能力：基于对象检测分类。请注意，这仍在积极开发中。依赖关系：Tensorflow >= 0.12.1（在v0.12.1 、 v1.0和v1.1上测试）。 >= 0.1.0（神经网络的工具和数据可移植性）。使用Pip安装：pip install transferflow。按来源安装（推荐）：pip install -r requirements.txt make download。示例：分类。首先，您的训练数据需要像标准支架一样格式化。在这个例子中，我们将使用一个预先准备好的Scaffold，它有两组图像：115幅描绘室内场景的图像，158幅描绘户外场景的图像。我们将使用它来训练场景类型检测模型（室内VS室外）。