# run_train_ie.py教程
深度学习使用run train ie.py训练出最佳智能系统
run_train_ie.py是深度学习任务中的重要文件，它可以用来训练出最佳智能系统。在使用run_train_ie.py时，
train.py
train.py
train_shapes.py
Mask RCNN用于训练自己的数据据。将train_shape.ipynb转化为train_shape.py之后,进行修改之后
YOLO_train.py
详细描述了YOLOV2损失函数构建过程，梯度求导，以及训练，最后还包含了一个可视化过程。本文件的使用，要结合xml_parse.
train_iris.py
Azure机器学习（实战篇）——动手实验01：使用Iris数据集训练第一个模型///
本节将演示使用Azure机器学习Pyth
pytorch_train.py
本代码为python在pytorch上代码，需要建立文件夹，其子文件夹命名为train和val，分别在子文件夹中放入训练和测试数
mnist_train.py
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
pr train.py
所需环境:python3.#,pytorch1.# 改了挺久终于可以调试出来的网络程序,训练的是cifar10官方数据集,现在在
Run Monkey.py
android手机 monkey做可靠性测试和压力测试的一个脚本，使用monkey编写
get_train_imgage.py
声明:该文件主要获取中文点触验证码所需要的训练集,主要用于研究交流,不用于任何商业行为。