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在小数据集上从头开始训练卷积神经网络

作者:易秋      发布时间:2021-04-17      浏览量:0
从零开始训练一个小模型,使用预训练网络进

从零开始训练一个小模型,使用预训练网络进行特征提取,并对预训练网络进行微调。这三种操作构成了解决小数据集图像分类问题的工具箱。
导入os:获取文件
>os.mkdir()的路径--创建一个目录(注意:这只能创建一个层,os.makedirs())
os.path.join(path,name)连接目录和文件名。

首先查找解压缩目录并分别划分培训、验证和测试目录。

导入os,shutil原_DataSet_dir=‘D/DeepLearning/Kaggle’#原始数据解压缩目录的路径--base_dir=‘D/DeepLearning/Kaggle/Dogle/Des/Small’#创建一个目录层#,该目录#对应于目录TRAIN_dir=os.path。分别加入(Base_Dir)划分的培训、验证和测试。‘TRANS’)#连接目录和文件名为os.mkdir(TRANY_Dir)验证_dir=os.path.联接(base_dir,‘Validation’)os.mkdir(Validation_Dir)test_dir=os.path.联接(base_dir,‘test’)os.mkdir(Test_Dir)