Keras Application常用模型记录

最新推荐文章于 2025-01-18 09:33:48 发布
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分类专栏： 深度学习
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Keras Application常用模型记录

模型参数

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模型代码

链接: https://github.com/keras-team/keras-applications/tree/master/keras_applications.

模型权重下载

链接: https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases.

vgg/resnet权重链接: https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/tag/v0.1.

NASNet, DenseNet, MobileNet, Xception, Inception, VGG16, VGG19, ResNet50:链接: https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases.

人工智能大模型技术基础系列之：分布式模型存储与加载
AI天才研究院
11-01 587
随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）如GPT-3、BERT、T5等在自然语言处理领域取得了突破性进展。这些模型通常包含数十亿甚至上千亿个参数，为了有效地存储、加载和推理如此庞大的模型，分布式技术成为了不可或缺的解决方案。本文将深入探讨大模型分布式存储与加载的核心技术，包括模型并行、张量并行、流水线并行等关键概念，以及它们在实际应用中的实现方法和优化策略。
Introduction to TensorFlow 2.0 and Keras
AI天才研究院
08-07 1111
2019年是深度学习爆炸年，深度学习（deep learning）技术通过训练神经网络模型对数据进行学习，在图像识别、自然语言处理等领域都取得了重大突破。近几年来，基于TensorFlow和Keras的开源深度学习框架逐渐流行起来。本文将以TensorFlow 2.0和Keras作为深度学习的主要工具来阐述深度学习的概念和相关知识。深度学习基本概念与特点TensorFlow 2.0及其主要功能模块Keras API及其应用场景卷积神经网络CNN及其优化技巧残差网络ResNet及其精髓。
Keras-Applications
04-03
Keras应用 Keras应用程序是Keras深度学习库的applications模块。 它为许多流行的架构提供模型定义和预训练权重，例如VGG16，ResNet50，Xception，MobileNet等。 在以下位置阅读文档： : Keras应用程序可以直接从Keras的最新安装中导入： from keras import applications Keras应用程序与Python 2.7-3.6兼容，并根据MIT许可证进行分发。 表现 前k位的准确度是使用Keras Applications和2012 ILSVRC ImageNet验证集上的TensorFlow后端获得的，可能与原始数据略有不同。 输入：输入到模型的输入大小 前1个：单中心作物，前1个精度 Top-5：单中心作物，Top-5精度 大小：当include_top=True时四舍五入参数数量 词干：当inc
Keras学习笔记(一)： Application 各model参数及应用
XM_no_homework的博客
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keras.applications
weixin_36670529的博客
06-09 566
Keras Applications are canned architectures with pre-trained weights. Modules densenet module: DenseNet models for Keras. imagenet_utils module: Utilities for ImageNet data preprocessing & pred...
Tensorflow2.0-keras app函数
dpoerpoiwetiop的博客
02-17 321
.模型复用 import tensorflow from tensorflow import keras import numpy as np from tensorflow.keras.applications import VGG16 vgg16=VGG16() feature_list = [layer.output for layer in vgg16.layers] feat_ext_...
keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二）
junchengberry的博客
07-17 405
文章转载：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72859145 不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。 到发文为止，已经有thean...
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AI天才研究院
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