好久没更新了，一巴掌拍了拍自己闲得发慌的脸。虽说生活的压力不大，但是也不能太咸鱼啊。平时浪归浪，但是学习和工作还是不能落下。 最近的工作太繁杂了，不知道要从何写起，想起之前写...
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深度学习-python猫狗识别tensorflow2.0
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trainstep和teststep是训练步数和测试步数，trainsize和testsize是训练和测试时每一步给模型输入进去的数据量，这些值设置得越大就跑得越慢。。。 最近没上线没看到消息不好意思
深度学习-使用tensorflow实现猫狗识别
最近一直在撸猫，为了猫主子的事情忧三愁四，皱纹多了不少，头发也掉了好几根，神态也多了几分忧郁，唯一不变的还是那份闲鱼的懒散和浪荡的心。 要说到深度学习图像分类的经典案例之一，...
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@五行缺钱_4054 不会吧，可能网络问题？好像别人都可以下载的
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最近一直在撸猫，为了猫主子的事情忧三愁四，皱纹多了不少，头发也掉了好几根，神态也多了几分忧郁，唯一不变的还是那份闲鱼的懒散和浪荡的心。 要说到深度学习图像分类的经典案例之一，...
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如果是按着readme文件里的步骤，应该是没什么问题呀。。 我的程序在实验室的电脑里，现在回不去看不了哈哈，可能是库的版本不同函数参数不同导致的？我也忘了我那些环境里库的版本了，现在看不了。楼下有个小伙伴说python3.6和tensorflow1.5.0环境可以运行。这几天没上线没回复，不好意思。
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需要先有训练好的模型，才能读取模型进行第五步的分类。你运行之后没有结果，有报错吗还是？第五步取消注释，还要把那个模型训练的函数给注释上。 这几天没上线没看到，不好意思。
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就是把每张图片输入到训练好的模型进行预测，每张预测完根据结果存储到不同的文件夹中。你看了文章开头的github链接吗？有完整代码地址。readme文档有简要的说明，最后分类的话把最后主函数的注释部分取消注释运行就能分类了
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谢彦
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不是哦，从文章开头的github链接下载的才是完整代码
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深度学习/python-使用tensorflow-keras图像分类笔记
好久没有写东西了，日常在实验室搞别的东西渐渐怠慢了更新，实在有些惭愧。每天过得如咸鱼一般，虽然还有作业、有任务，但生活的享受还是不能丢失。每天最忙最累的时候，必须要有一杯热腾...
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@一生有你_0810 哈哈哈，说得是🤝
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@偷打火机的普罗米修斯_fa3a 解决了就好
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有没有先训练一遍模型呢？要先训练一遍才会把模型保存到本地，这个时候改IS_TRAIN参数为False才能读取本地模型进行测试。你报的什么错误？
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@frank_7c80 是吧哈哈，那两句是读取之前训练好的模型，不用赋值给model也行
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测试集是只有一个batch，里面有5000张图片。test size设置成50是指每次把50张图片输进模型进行测试。5000张图片每次输入50张，经过100次就能把测试集图片测试完，所以test step步数是100。我是这么设置的
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@frank_7c80 感觉他就是来恶意攻击的。。
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你试试写成 self.x: each_data.reshape((1, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3))，看看可以吗
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