CNN Fine-tune 项目使用教程

CNN Fine-tune 项目使用教程

cnn_finetune Fine-tune CNN in Keras 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnn_finetune

1. 项目目录结构及介绍

cnn_finetune/
├── custom_layers/
│   ├── __init__.py
│   └── custom_layer.py
├── imagenet_models/
│   ├── __init__.py
│   ├── vgg16.py
│   ├── vgg19.py
│   ├── googlenet.py
│   ├── inception_v3.py
│   ├── inception_v4.py
│   ├── resnet_50.py
│   ├── resnet_101.py
│   ├── resnet_152.py
│   ├── densenet121.py
│   ├── densenet169.py
│   └── densenet161.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── densenet121.py
├── densenet161.py
├── densenet169.py
├── googlenet.py
├── inception_v3.py
├── inception_v4.py
├── load_cifar10.py
├── resnet_101.py
├── resnet_152.py
├── resnet_50.py
├── vgg16.py
└── vgg19.py

目录结构介绍

• custom_layers/: 自定义层的目录，包含一些自定义的神经网络层。
• imagenet_models/: 预训练模型的目录，包含多种常见的卷积神经网络模型，如VGG、Inception、ResNet和DenseNet。
• .gitignore: Git忽略文件，用于指定不需要版本控制的文件或目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用MIT许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的基本介绍、使用方法和依赖项。
• densenet121.py, densenet161.py, densenet169.py, googlenet.py, inception_v3.py, inception_v4.py, load_cifar10.py, resnet_101.py, resnet_152.py, resnet_50.py, vgg16.py, vgg19.py: 这些是项目的核心文件，分别对应不同的预训练模型和数据加载脚本。

2. 项目启动文件介绍

vgg16.py

vgg16.py 是项目的主要启动文件之一，用于加载VGG-16预训练模型并对Cifar10数据集进行微调。

主要功能

• 加载Cifar10数据集。
• 加载VGG-16预训练模型。
• 对模型进行微调。
• 保存微调后的模型。

使用方法

python vgg16.py

load_cifar10.py

load_cifar10.py 是一个辅助文件，用于加载Cifar10数据集。

主要功能

• 下载Cifar10数据集。
• 对数据进行预处理，使其符合预训练模型的输入要求。

3. 项目的配置文件介绍

README.md

README.md 是项目的配置文件之一，包含了项目的基本信息、使用方法和依赖项。

主要内容

• 项目简介：介绍项目的背景和目的。
• 使用方法：详细说明如何使用项目中的各个脚本进行微调。
• 依赖项：列出项目所需的依赖库和版本。

LICENSE

LICENSE 文件包含了项目的开源许可证信息，本项目使用MIT许可证。

主要内容

• 许可证类型：MIT许可证。
• 许可证条款：详细说明MIT许可证的使用条款和条件。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 cnn_finetune 项目。

cnn_finetune Fine-tune CNN in Keras 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnn_finetune