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  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

  2. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 速度快，准确率高，参数不多

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-17
    • 文件大小：98mb
    • 提供者：qq_30803353

  1. keras网络权重

  2. 重要的神经网络keras版本的权重，预训练好的网络参数适用于迁移学习。 inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5；inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5； music_tagger_crnn_weights_tf_kernels_tf_dim_ordering.h5； music_tagger_crnn_weights_tf_kernels_th_dim_ord

  3. 所属分类：深度学习

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

  2. ResNet-50 模型的网络结构参数,下载后复制到C:\Users\XXX\.keras\models目录下即可使用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-20
    • 文件大小：90mb
    • 提供者：u010349092

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

  2. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-30
    • 文件大小：90mb
    • 提供者：ttz_csdn

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

  2. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-10-22
    • 文件大小：91mb
    • 提供者：qq_33862712

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

  2. 这是两个文件，resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_h5和resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop，刚好可以压缩到一起上传，其他几个也压缩好上传了，需要的找找

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-01-14
    • 文件大小：174mb
    • 提供者：weixin_42062762

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5.zip

  2. 用于训练reset50时加载的权重参数，下载后可以直接放在中的指定的文件夹下，避免训练时下载速度慢的麻烦

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-06-05
    • 文件大小：174mb
    • 提供者：shaodu

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5.zip

  2. 用于训练reset50时加载的权重参数，下载后可以直接放在中的指定的文件夹下，避免训练时下载速度慢的麻烦

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-06-05
    • 文件大小：174mb
    • 提供者：shaodu

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

  2. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 速度快，准确率高，参数不多

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-10-24
    • 文件大小：98mb
    • 提供者：weixin_41619526

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

  2. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 速度快，准确率高，参数不多 50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸:224x224

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-10-24
    • 文件大小：90mb
    • 提供者：weixin_41619526

  1. 常用预训练网络权重.txt

  2. 包含了常用的预训练网络的模型： inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop_update.h5 inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_update.h5 mobi

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：75byte
    • 提供者：qq_39197555

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5预训练模型.zip

  2. 残差网络50层模型，可用于图像分类，图像检索，训练数据来自ImageNet。从github上下载网速太慢，很难下载下来，我还是用公司服务器好不容易才下载下来的，亲测可用，发上来赚点资源积分自己用，请支持

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-24
    • 文件大小：90mb
    • 提供者：qq_33391629

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

  2. python深度学习的resnet50预训练模板，放在C:\Users\{用户名}\.keras\models下直接使用，免去下载慢烦恼

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-23
    • 文件大小：90mb
    • 提供者：funCfans

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

  2. ResNet, ResNetV2, ResNeXt 模型，权值由 ImageNet 训练而来。 该模型可同时构建于 channels_first (通道，高度，宽度) 和 channels_last（高度，宽度，通道）两种输入维度顺序。 模型默认输入尺寸是 224x224。

  3. 所属分类：深度学习

  1. resnet-50-resource.txt

  2. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 速度快，准确率高，参数不多 50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸:224x224

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-02-25
    • 文件大小：57byte
    • 提供者：github_37287822

  1. resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

  2. 这是最新版本的resnet_50的预训练的模型，下载完放在C:\Users\你的用户名\.keras\models 即可。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-22
    • 文件大小：98mb
    • 提供者：weixin_44688675

  1. ResNet-50（Version2）-数据集

  2. ResNet-50 Pre-trained Model for Keras. ResNet-50 Keras的预训练模型。 imagenet_class_index.json resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：174mb
    • 提供者：weixin_38571453

  1. Keras: model实现固定部分layer,训练部分layer操作

  2. 需求：Resnet50做调优训练，将最后分类数目由1000改为500。 问题：网上下载了resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5，更改了Resnet50后，由于所有层均参加训练，导致训练速度慢。实际上只需要训练最后3层，前面的层都不需要训练。 解决办法： ①将模型拆分为两个模型，一个为前面的notop部分，一个为最后三层，然后利用model的trainable属性设置只有后一个model训练，最后将两个模型合并起来。 ②不用拆分，遍

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38692631