请将解压出来的“mnist.npz”文件放入C:\Users\...\.keras\datasets中，其中“...”为windows当前账户用户名。

TensorFlow I / O TensorFlow I / O是文件系统和文件格式的集合，这些文件系统和文件格式在TensorFlow的内置支持中不可用。 TensorFlow I / O支持的文件系统和文件格式的完整列表可以在找到。 在keras中使用tensorflow-io很简单。 以下是示例，数据处理方面已由tensorflow-io代替： import tensorflow as tf import tensorflow_io as tfio # Read the MNIST

可变形卷积的PyTorch实现 魏欧阳巴斯德研究所 感谢Felix Lau的Keras / TensorFlow实现： （ ） 待办事项清单 在pytorch中实现偏移量映射 所有测试通过 变形卷积模块 微调可变形卷积模块 大规模mnist演示 使用缓存的网格数组提高速度 使用pytorch（而不是Keras）的MNIST数据集 支持不同宽度和高度的输入图像 张量流实施基准 可变形卷积网络 戴继峰，齐浩志，熊玉文，李毅，张国栋，韩寒和魏一辰。 2017年。“可变形卷积网络”