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tensorflow 一般使用流程:
导入数据->定义模型->编译模型->模型训练->模型保存->模型预测
实现简单的分类模型
import tensorflow as tf
inputs=tf.keras.Input(shape=[32,32,3])
'''卷积模块'''
x=tf.keras.layers.Conv2D(10,kernel_size=[3,3],strides=[1,1],padding='SAME',activation='relu',name='conv_1')(inputs)
x=tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=[2,2],strides=[2,2])(x)
x=tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
'''展平、接入全连接层'''
x=tf.keras.layers.Flatten()(x)
x=tf.keras.layers.Dense(512,activation='relu')(x)
x=tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax')(x)#输出置信度
'''模型实例化'''
model=tf.keras.Model(inputs=inputs,outputs=x)
model.summary()
MobileNet V1
- 轻量级卷积神经网络
- 更少的参数、更小的计算量,却拥有不俗的性能
- 空间可分离卷积