本仓库我将使用谷歌TensorFlow2框架逐一复现经典的卷积神经网络：LeNe

# DeepLearning-TensorFlow2.0 ## 前言 在这个项目中，我将使用谷歌 TensorFlow2 框架逐一复现经典的卷积神经网络：LeNet-5、AlexNet、VGG系列、GooLeNet、ResNet 系列、DenseNet 系列，以及经典的目标检测网络：RCNN系列、SSD、YOLO系列等。 ## 教程目录 - [图像分类任务](https://github.com/Keyird/DeepLearning-TensorFlow2)    1. 手写数字识别FirstNet （已完成）    2. 快速搭建卷积网络FastNet （已完成）    3. LeNet-5 （已完成）    4. AlexNet （已完成）    5. VGG系列 （已完成）    6. GooLeNet （已完成）    7. ResNet系列 （已完成）    8. DenseNet系列 （已完成）    9. ResNet-101迁移学习 （已完成） - [目标检测任务](https://github.com/Keyird/TensorFlow2-Detection)    1. RCNN系列 （已完成）    2. SSD （更新中）    3. YOLO系列 （已完成） - [语义分割任务](https://github.com/Keyird/TensorFlow2-Segmentation)    1. SegNet （已完成）    2. MobileNet-SegNet （已完成） ## 项目环境 - Anaconda3 - Python3 - PyCharm - Tensorflow>=2.0 ## 项目帮助 - 环境配置教程(CPU)：[Anaconda3+tensorflow2.0.0+PyCharm安装与环境搭建](https://blog.csdn.net/wjinjie/article/details/104342769) - 环境配置教程(GPU)：[Anaconda3+PyCharm+Cuda10.1+Cudnn7.6+tensorflow2.2.0安装与配置教程](https://ai-wx.blog.csdn.net/article/details/107205744) - 我的博客：[【AI 菌】的csdn](https://blog.csdn.net/wjinjie)