全网首发！卷积神经网络（AlexNet）实现目标识别【附全部源码】

最新推荐文章于 2024-01-09 01:18:29 发布
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分类专栏： 《深度学习实战案例》 本科毕设100例 文章标签： cnn 人工智能 神经网络
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版权
本文详细介绍了使用AlexNet卷积神经网络在Python和TensorFlow环境中实现鸟类图片识别的过程，包括数据预处理、构建网络模型、训练与评估模型，以及模型的保存和加载。文章适合有一定深度学习基础的读者，通过实例帮助理解卷积神经网络的工作原理。

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

文章目录

一、前期工作

本文将采用AlexNet实现鸟类图片的识别分类

我的环境：

  • 语言环境：Python3.6.5
  • 编译器：jupyter notebook
  • 深度学习环境：TensorFlow2.4.1

1. 设置GPU

如果使用的是CPU可以注释掉这部分的代码。

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")

if gpus
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