💡《目标识别100例》使用的是Python语言、TensorFlow框架，包含了几十种CNN算法案例 💎 附有 🖥 源码 与 📊 数据 ，可一键运行，避免调试烦恼 🏆 课程大作业、毕业论文可直接考借鉴 🎈 同时 附带各种算法原理及对应的代码教程，用户可根据自身情况快速排列组合，在不同的数据集上实验, 应用组合写论文！ 我们的代码流程图如下： 文章目录 一、前期工作 1. 设置GPU 2. 导入数据 3. 查看数据 二、数据预处理 1. 加载数据 2. 可视化数据 3. 再次检查数据 4. 配置数据集 三、残差网络（ResNet）介绍 1. 残差网络解决了什么 2. ResNet-50介绍 四、构建ResNet-50网络模型 五、编译 六、训练模型 七、模型评估 八、保存and加载模型 九、预测 一、前期工作 本文将采用ResNet-50实现鸟类图片的识别分类 1. 设置GPU 如果使用的是CPU可以注释掉这部分的代码。 import tensorflow
本文详细介绍了如何利用Python和TensorFlow 2.2.0构建并训练ResNet-50模型进行鸟类图片识别，涵盖了数据预处理、模型构建、训练、评估及模型保存加载全过程。
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