文章目錄

• 一、前期工作
• • 1. 設置GPU
  • 2. 下載數據
  • 3. 檢查數據
• 二、數據預處理
• • 1. 加載數據
  • 2. 可視化數據
  • 3. 再次檢查數據
  • 4. 配置數據集
• 三、構建CNN網絡
• 四、編譯
• 五、訓練模型
• 六、模型評估

一、前期工作

本文將采用CNN實現花朵識別

我的環境：

• 語言環境：Python3.6.5
• 編譯器：jupyter notebook
• 深度學習環境：TensorFlow2
• 數據和代碼：??【傳送門】

來自專欄：【深度學習10

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习100例-卷积神经网络（CNN）花朵识别 | 第4天的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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