Windows下keras下载的预训练模型保存位置

最新推荐文章于 2023-06-26 08:36:37 发布
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#keras 

当我们用下载器下好keras的预训练模型时，保存位置为：
'''
C:\Users\Administrator\.keras\models
'''


也就是在那个用户文件夹里面
使用TensorFlow和Keras对以ResNet50模型进行微调
heeheeai的博客
06-08 1601
以下是使用ResNet50进行微调以识别特定的新东西的代码演示。将使用TensorFlow和Keras进行这个任务。数据集下载地址，解压到工程里面去： 原始代码：​ ``` 解析 安装必要的库： 导入库： 加载ResNet50模型，并去掉顶层： 添加自定义顶层： 冻结base_model的所有卷积层： 编译模型： 准备数据： 假设数据存储在和中，并且每个类有一个文件夹。 训练模型： 解冻部分或全部的卷积层并继续训练： 在这段代码中，“添加自定义顶层”是指在预训练的R
tensorflow-open_nsfw：Yahoo的Open NSFW模型的Tensorflow实现
02-06
Yahoo的开放NSFW模型的Tensorflow实现 该存储库包含以tensorflow重写的的实现。 原始重量已使用提取 。 您可以在data/open_nsfw-weights.npy找到它们。 先决条件 所有代码均应与Python 3.6和Tensorflow 1.x （经1.12测试）兼容。 该模型的实现可以在model.py找到。 用法 > python classify_nsfw.py -m data/open_nsfw-weights.npy test.jpg Results for 'test.jpg' SFW score: 0.9355766177177429 NSF
keras预训练好的模型的存储位置
ddana_a的博客
10-21 571
参考
调用keras预训练的模型，模型下载完后存储的位置
Luppx的博客
12-02 301
Windows: C:\Users\xxx\.keras\models
Keras下载的数据集以及预训练模型保存在哪里
weixin_30889885的博客
07-15 469
Keras下载的数据集在以下目录中： root\\.keras\datasetsKeras下载的预训练模型在以下目录中： root\\.keras\models在win10系统来说,用户主目录是：C:\Users\user_name,一般化user_name是Administrator在Linux中，用户主目录是：对一般用户，/home/user_name，对于root用户，/ro...
keras 预训练模型在windows下的存放位置
giaming的博客日志
04-09 637
Keras下载的数据集以及预训练模型存储路径
martinkeith的博客
05-03 860
转载：https://blog.youkuaiyun.com/xiaohuihui1994/article/details/83340080 Keras下载的数据集在以下目录中： root\\.keras\datasets Keras下载的预训练模型在以下目录中： root\\.keras\models 在win10系统来说,用户主目录是：C:\Users\user_name,一般化user_n...
Xception模型预训练权重文件在Linux和Windows中的存放路径
`.keras`是一个隐藏目录，用于存储Keras框架的用户配置文件和预训练模型权重文件。 - **Windows系统**：在Windows系统中，同样位置位于用户的`.keras/models/`目录下，但路径有所不同，通常是在用户目录下，类似于`...
Linux与Windows系统下inception_v3模型权重文件安装指南
在 Linux 系统中，Inception-v3 的预训练模型权值文件通常位于“~/.keras/models/”目录下。这是 Keras 的一个默认模型存储位置。在 Windows 系统中，路径则是“C:\Users\你的用户名\.keras\models”（请将“你的...
加载预训练MNIST模型（需提前下载保存为mnist_cnn.h5）
最新发布
03-23
另外，用户可能在使用预训练模型时遇到路径问题，比如模型文件不在正确的目录下，导致加载失败。因此，我需要提醒他们注意文件路径的正确性，可能给出相对路径和绝对路径的例子，或者建议将模型文件放在与脚本相同的...
色情图片检测神经网络open_nsfw.zip
07-19
使用：网络需要在图像和输出概率（评分0-1）之间过滤不适合工作的图片。评分<0.2表示图像具有较高概率是安全的。评分＞0.8表明极有可能是不适合工作（NSFW）图像。我们建议开发者根据用例和图像类型的不同选择合适的阈值。根据使用情况、定义以及公差的不同会产生误差。理想情况下，开发人员应该创建一个评价集，根据“什么是安全的”对他们的应用程序进行定义，然后适合ROC曲线选择一个合适的阈值。结果可以通过微调你的数据/ uscase /定义NSFW的模型的改进。我们不提供任何结果的准确性保证。使用者适度地结合机器学习解决方案将有助于提高性能。模型描述：我们将不适合工作的图片（NSFW）作为数据集中的积极对象，适合工作的图片作为消极对象来进行训练。所有这些被训练得图片都被打上了特定的标签。所以由于数据本身的原因，我们无法发布数据集或者其他信息。我们用非常不错的名字叫“CaffeOnSpark”的架构给“Hadoop”带来深度学习算法，并且使用Spark集群来进行模型训练的实验。在此非常感谢 CaffeOnSpark 团队。深度模型算法首先在 ImageNet 上生成了1000种数据集，之后我们调整不适合工作（NSFW）的数据集比例。我们使用了50 1by2的残差网络生成网络模型。模型通过 pynetbuilder 工具以及复制残余网络的方法会产生50层网络（每层网络只有一半的过滤器）。你可以从这里获取到更多关于模型产生的信息。更深的网络或者具有更多过滤器的网络通常会更精确。我们使用剩余（residual）网络结构来训练模型，这样可以提供恰到好处的精确度，同样模型在运行以及内存上都能保持轻量级。 标签：opennsfw
Python：使用opennsfw2对图片/视频进行鉴黄识别
GIS摆渡人
12-05 4132
使用雅虎开源的 TensorFlow 2 Open-NSFW 模型，NSFW：not safe for work，工作场所不宜Python 3.7 及以上，安装 opennsfw2 库。 2.代码实践 图片识别 代码如下： 视频识别 代码如下： 高级用法 1. 加载的方式 2.车速检测 3. 视频车速检测(无声) 4. 视频车速检测（有声） 运行结果：
roop docker笔记
hknaruto的专栏
06-26 1295
python roop初始化耗时（--help）非docker setup.sh。
python NSFW Model 图片识别鉴黄 后面更新视频检测
freedom_fd的博客
06-17 4526
基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测
图片风控NSFW(not suit for work)-1 tensorflow2模型重构
weixin_42529756的博客
10-09 7556
tensorflow2 ResNet50 nsfw 图片风控 not suit for work
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