深度学习100例

文章目录 一、前期工作 1. 设置GPU 2. 导入数据 3. 查看数据 二、数据预处理 1. 加载数据 2. 可视化数据 3. 再次检查数据 4. 配置数据集 三、残差网络（ResNet）介绍 1. 残差网络解决了什么 2. ResNet-50介绍 四、构建ResNet-50网络模型 五、编译 六、训练模型 七、模型评估 八、保存and加载模型 九、预测

一、前期工作

本文将采用ResNet-50实现鸟类图片的识别分类

我的环境：

语言环境：Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：TensorFlow2.4.1 数据和代码：【传送门】

来自专栏：《深度学习100例》

如果你是一名深度学习小白可以先看看我这个专门为你写的专栏：《小白入门深度学习》

小白入门深度学习 | 第一篇：配置深度学习环境

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