github上tensorflow预训练模型下载链接

最新推荐文章于 2025-06-12 12:12:31 发布
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分类专栏： DeepLearning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Tcorpion/article/details/78306622
本文提供了TensorFlow预训练模型的下载链接，这些模型可用于多种机器学习任务，帮助研究人员和开发者快速启动项目。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

github上tensorflow预训练模型下载链接：


https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim

（老是忘了然后找半天）

tensorflow官方github 预训练模型下载
Dcurry的博客
10-18 3449
tensorflow官方github 预训练模型下载一、官网链接二、使用步骤1.寻找你想要的预训练模型2.下载对应文件Code对应程序源码Checkpoint对应预训练模型提示 一、官网链接 示例：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim 二、使用步骤 1.寻找你想要的预训练模型 图示如下 ： 2.下载对应文件 Code对应程序源码 Checkpoint对应预训练模型 提示 1、一般都是用imagenet上的预训练模型.
使用tensorflow预训练模型进行物体识别（2）
amao1998的博客
04-16 1549
1、概述 在上一篇我们已经成功的安装了tensorflow与tensorflow 物体检测的API。下面我们将实现使用自定义数据集训练自己的对象检测模型。完成此类工作大概需要以下6个步骤 1. 组织工程文件 2. 组织训练数据集与标注文件 3. 转化训练集为tf_record格式 4. 配置训练流程 pipeline 5. 监控模型训练过程 6. 保存模型参数 2、组织工程文件 2.1 新建workspace文件夹用于存储所有的工程文件 workspace 文件夹在object-detect文件夹下
Tensorflow训练好的模型,怎么调用 下载地址
03-03
Tensorflow训练好的模型，包含了各种调用方法讲解。
tensorflow 下载模型
jiaoshengha的专栏
11-15 3672
六、下载模型 （可选） andriod demo源码是不包含训练好的tensorflow模型的，但是在编译时需要模型。模型一共有三个，分别对应物体识别、行人检测和图像风格迁移。 在Bazel编译时，可以不用手动下载模型，因为在文件//tensorflow/examples/android/BUILD中设定了自动下载模型的操作。 但是如果使用Android Studio等其他方式编
在终端设备上部署TensorFlow预训练语音识别模型实战指南
最新发布
weixin_32921023的博客
06-12 741
在机器学习领域，预训练模型是指在一个较大的数据集上预先训练好的模型。这些模型通常会掌握通用的特征表示，比如在图像处理领域中的边缘检测、纹理识别等。在TensorFlow中，预训练模型可以作为起点，供用户进行进一步的微调或直接用于提取特征。在本章节中，我们深入探讨了边缘计算在机器学习中的应用，特别是针对边缘计算环境中的模型优化策略和部署实践进行了详细分析。同时，我们也指出了该领域面临的安全性、可扩展性、资源管理及网络挑战，并提出了相应的思考和解决方案。
Tensorflow 官方检测模型下载
程序猿视角
04-28 1568
给出Tensorflow官方发布的训练模型说明和性能测试结果，并提供下载。
tensorflow训练集下载
weixin_42565329的博客
12-13 327
链接: https://pan.baidu.com/s/1mtODcTMBLefOg9U8lhohsg 提取码: qihw 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦。链接: https://pan.baidu.com/s/1tU5JRbNf6dNnt36M4DXT3w 提取码: 3b82 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦。FashionMNIST.zip 下载链接。mnist.npz 下载链接。
tensorflow官方预训练模型下载链接
ymznice的博客
10-15 9202
tensorflow官方预训练模型下载链接： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim （总是忘，记录一下）
使用tensorflow预训练模型进行物体识别（1）
amao1998的博客
04-13 2771
概述 物体识别作为计算机视觉领域的一个典型任务，已经有很多成熟的理论与解决方案。本文主要介绍tensorflow的物体识别API的使用。该API提供了了很多预训练模型。可以让我们快速构建自己的物体识别系统。本文将分几个部分充分展示tensorflow object detect API的使用。本文主要展示物体识别的demo，后面的文章将展开说明如何使用该API来训练自己的的数据。 1、TensorFlow对象检测API安装 1.1 使用git下载代码库 当然在安装该API的前提需要安装好CPU...
Tensorflow如何直接使用预训练模型(vgg16为例)
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weixin_44633882的博客
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Tensorflow如何直接使用预训练模型(vgg16为例) 本文链接： 主流的CNN模型基本都会使用VGG16或者ResNet等网络作为预训练模型，正好有个朋友和我说发给他一个VGG16的预训练模型和代码，我就整理了一下。在这里也分享一下，方便大家直接使用。 系统环境 Tensorflow-gpu 1.12.0 Python 3.5.2 资料来源 官方slim说明 https://gith...
使用colab训练GitHub中的模型——以tensorflow/models为例
Fourier_1024的博客
01-02 2733
使用colab训练GitHub中的模型——以tensorflow/models为例 没有显卡如何训练GitHub中的模型。 1. colab简介 colab全名colaboratory，是google推出的在线代码编辑器，其实就是个在线jupyter笔记本环境，可以免费提供强劲的GPU算力。 colab的使用和google drive是分不开的。可以这样理解，google drive就是硬盘，可以存代码和数据，colab是jupyter笔记本，通过Python或者命令行代码块可以调用硬盘中的代码文件或者直接
TensorFlow model
10-16
TensorFlow model，CNN, DNN, LSTM, TensorFlow model，CNN, DNN, LSTM,
已经训练好tensorflow的Faster RCNN模型下载.7z
08-09
已经训练好tensorflow的Faster RCNN模型下载，voc2007,可以直接进行目标检测
tensorflow的模型
09-26
tensorflow的模型
谷歌TensorFlow模型使用模板
05-04
简洁而精密的结构对于深度学习项目来说是必不可少的，在经过多次练习和 TensorFlow 项目开发之后，这是一个结合简便性、优化文件结构和良好 OOP 设计的 TensorFlow 项目模板。该模板可以帮助你快速启动自己的 TensorFlow 项目，直接从实现自己的核心思想开始。
mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
04-04
mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
tensorflow官方预训练模型下载网址
qq_36201400的博客
09-18 1109
tensorflow官方预训练模型下载网址： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim
tensorflow下载
某人辛木的博客
05-18 6141
tensorflow下载，pyCharm环境配置
tensorflow官方pretrained model下载地址
qq_35503402的博客
04-18 1480
预训练模型 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim tflite预训练模型 https://tensorflow.google.cn/lite/guide/hosted_models
github如何下载预训练集
04-01
### 如何从 GitHub 下载预训练模型或数据集 #### 使用 TensorFlow 官方资源下载预训练模型 TensorFlow 提供了一个官方的 GitHub 存储库来托管其预训练模型。这些模型位于 `research/slim` 文件夹下，用户可以通过访问存储库链接找到所需的模型[^1]。具体操作如下： - 打开 TensorFlow 的官方 GitHub 页面：[https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim)。 - 浏览文件列表以定位目标模型。 - 如果需要直接下载整个项目，则点击绿色的 “Code” 按钮并选择 “Download ZIP”。这将允许用户获取完整的压缩包。 #### 利用 PyTorch 解决下载速度问题 当使用 PyTorch 进行预训练模型加载时，可能会遇到网络连接缓慢的问题。一种解决方案是在代码中指定缓存路径，并通过设置参数优先查找本地已有的模型副本。只有在未发现对应版本的情况下才会触发远程请求过程[^3]。以下是实现方法的一个例子： ```python import torch from torchvision import models model = models.resnet50(pretrained=True, progress=False) ``` 上述脚本中的 `progress=False` 参数阻止了默认进度条显示功能；而实际机制依赖于内部逻辑判断当前目录是否存在匹配项完成加速效果。 #### 获取适用于大型语言模型的大规模代码数据集 除了框架自带的小型示例外，在构建高级应用比如支持多轮对话或者具备特定领域知识生成能力的语言AI之前，往往还需要额外准备高质量语料作为补充输入源之一。这类素材通常来源于开放社区贡献者维护的集合体，例如来自GitHub上的广泛流行开源项目以及Stack Overflow等技术交流平台上积累下来的宝贵经验分享内容[^2]。下面列举了一些知名选项供参考选用: | 数据集名称 | 描述 | | --- | --- | | The Pile | 包含大量不同类型的文本材料，其中也涵盖了丰富的编程样例片段 | | CodeSearchNet | 跨多个主流编程语言整理而成的标准测试基准 | --- ### 注意事项 尽管可以从公开渠道轻松取得许多现成成果加以利用，但在正式部署前仍需仔细核验授权协议条款以免违反相关规定造成不必要的麻烦。
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