本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客原作者：K同学啊 我的环境： ● 语言环境：Python3.6.5 ● 编译器：jupyter notebook ● 深度学习框架：TensorFlow 2.6.2 ● 数据：猴痘病数据集 一、前期工作 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步） from tensorflow import kerasfrom ten

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 –来自百度网盘超级会员V5的分享 目录 0. 总结1. 数据导入部分2. 划分数据集3. 模型构建部分3.1 模型构建3.2 公式推导 4. 设置超参数5. 定义训练函数6. 定义测试函数7. 训练过程8. 结果可视化9.模型的保存及预测9.1 代码部分9.2 疑问解析

目录 一、前言： 二、前期准备： 1、设备查看 2、导入收集到的数据集 3、数据预处理 4、划分数据集（8:2） 5、加载数据集 三、搭建神经网络 四、训练模型 1、设置超参数 2、编写训练函数 3、编写测试函数 4、正式训练 五、可视化结果 六、预测 1、预测函数 2、指定图片进行预测 七、模型保存 八、运行结果展示： ①使用原有的网络模型，测试集的精确度