项目实战-图像分类实战大概介绍

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领域专家: 大数据技术领域

2023-01-12 21:54:12

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ResNet有不同的网络层数，比较常用的是18-layer，34-layer，50-layer，101-layer，152-layer。他们都是由上述的残差模块堆叠在一起实现的。下图展示了不同的ResNet模型。本次使用ResNet18实现图像分类，模型使用pytorch集成的模型。具体的实现方式可以查考这篇文章。里面说的很详细了。但是我们在实战项目中能用官方的还是优先选用官方的，有预训练模型，而且有的模型还做了优化。手撕ResNet——复现ResNet（Pytorch）_AI浩-CSDN博客导入项目使

通过本文，你已经了解了TensorFlow 2.x的基础知识，并完成了一个完整的图像分类项目。TensorFlow 2.x的易用性使得深度学习变得更加平易近人。继续实践和探索，你将能够构建更复杂的模型解决更多实际问题。希望这篇教程对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。

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