DL之Keras: Keras深度学习框架的注意事项(默认下载存放路径等)、使用方法之详细攻略

简介: DL之Keras: Keras深度学习框架的注意事项(默认下载存放路径等)、使用方法之详细攻略

Keras深度学习框架的注意事项


1、Keras自动下载默认数据集/模型存放位置


Windows系统


数据集文件:C:\用户\用户名\.keras\datasets

模型文件:C:\用户\用户名\.keras\models

image.png





Mac系统


数据集文件:~/.keras/datasets/

模型文件:~/.keras/models/



Linux系统


数据集文件:~/.keras/datasets/

模型文件:~/.keras/models/





Keras深度学习框架的使用方法


后期更新……



 


相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
基于深度学习YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】
本项目基于深度学习的YOLO框架,成功实现了城市道路损伤的自动检测与评估。通过YOLOv8模型,我们能够高效地识别和分类路面裂缝、井盖移位、坑洼路面等常见的道路损伤类型。系统的核心优势在于其高效性和实时性,能够实时监控城市道路,自动标注损伤类型,并生成损伤评估报告。
435 0
基于深度学习YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】
|
7月前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 算法
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
在智慧交通和智能驾驶日益普及的今天,准确识别复杂交通场景中的关键元素已成为自动驾驶系统的核心能力之一。传统的图像处理技术难以适应高动态、复杂天气、多目标密集的交通环境,而基于深度学习的目标检测算法,尤其是YOLO(You Only Look Once)系列,因其检测速度快、精度高、可部署性强等特点,在交通场景识别中占据了重要地位。
909 0
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
深度学习之格式转换笔记(三):keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式
将Keras训练好的.hdf5模型转换为TensorFlow的.pb模型,然后再转换为TensorRT支持的.uff格式,并提供了转换代码和测试步骤。
415 3
深度学习之格式转换笔记(三):keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
MNN:阿里开源的轻量级深度学习推理框架,支持在移动端等多种终端上运行,兼容主流的模型格式
MNN 是阿里巴巴开源的轻量级深度学习推理框架,支持多种设备和主流模型格式,具备高性能和易用性,适用于移动端、服务器和嵌入式设备。
3154 18
MNN:阿里开源的轻量级深度学习推理框架,支持在移动端等多种终端上运行,兼容主流的模型格式
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
深度学习工具和框架详细指南:PyTorch、TensorFlow、Keras
在深度学习的世界中,PyTorch、TensorFlow和Keras是最受欢迎的工具和框架,它们为研究者和开发者提供了强大且易于使用的接口。在本文中,我们将深入探索这三个框架,涵盖如何用它们实现经典深度学习模型,并通过代码实例详细讲解这些工具的使用方法。
1100 0
|
机器学习/深度学习 监控 PyTorch
深度学习工程实践:PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析
在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。
441 7
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算
DeepSpeed分布式训练框架深度学习指南
【11月更文挑战第6天】随着深度学习模型规模的日益增大,训练这些模型所需的计算资源和时间成本也随之增加。传统的单机训练方式已难以应对大规模模型的训练需求。
1902 3
|
UED 开发者
哇塞!Uno Platform 数据绑定超全技巧大揭秘!从基础绑定到高级转换,优化性能让你的开发如虎添翼
【8月更文挑战第31天】在开发过程中,数据绑定是连接数据模型与用户界面的关键环节,可实现数据自动更新。Uno Platform 提供了简洁高效的数据绑定方式,使属性变化时 UI 自动同步更新。通过示例展示了基本绑定方法及使用 `Converter` 转换数据的高级技巧,如将年龄转换为格式化字符串。此外,还可利用 `BindingMode.OneTime` 提升性能。掌握这些技巧能显著提高开发效率并优化用户体验。
271 0
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
深入探索强化学习与深度学习的融合:使用TensorFlow框架实现深度Q网络算法及高效调试技巧
【8月更文挑战第31天】强化学习是机器学习的重要分支,尤其在深度学习的推动下,能够解决更为复杂的问题。深度Q网络(DQN)结合了深度学习与强化学习的优势,通过神经网络逼近动作价值函数,在多种任务中表现出色。本文探讨了使用TensorFlow实现DQN算法的方法及其调试技巧。DQN通过神经网络学习不同状态下采取动作的预期回报Q(s,a),处理高维状态空间。
317 1
|
机器学习/深度学习 移动开发 TensorFlow
深度学习之格式转换笔记(四):Keras(.h5)模型转化为TensorFlow(.pb)模型
本文介绍了如何使用Python脚本将Keras模型转换为TensorFlow的.pb格式模型,包括加载模型、重命名输出节点和量化等步骤,以便在TensorFlow中进行部署和推理。
532 0