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使用EfficientNet实现Standford dog分类

EfficientNet是一种高效且可扩展的卷积神经网络模型，它通过平衡网络深度、宽度和分辨率来优化性能。在迁移学习中，应谨慎解冻层并调整学习率，以避免性能下降。选择适合的模型大小以适应不同任务和数据集。优化器和正则化技术的选择对微调过程至关重要。EfficientNet在多个基准测试中均表现出色，是计算机视觉任务的强大工具。通过合理的迁移学习策略和微调技巧，可以充分发挥其性能优势。

Keras深度学习框架第九讲：保存、序列化以及导出模型源代码

Keras，作为一个用户友好的深度学习框架，提供了强大的模型保存、序列化和导出功能，这些功能极大地简化了深度学习模型的开发和部署流程。 首先，model.save()方法是Keras中用于保存模型结构和权重的核心功能。通过这个方法，用户可以将整个模型（包括其结构、配置和训练好的权重）保存到HDF5或SavedModel格式的文件中。这样，用户就可以在后续的工作中轻松加载和复用这些模型，无需重新进行训练。 其次，对于仅需要保存模型结构的情况，Keras提供了model.get_config()方法。这个方法会返回一个描述模型结构的JSON字典，其中包含了模型的层配置、输入形状等详细信息。用户可以使用这个字典来重新创建模型，而无需手动编写代码定义模型结构。对应的，from_config()类方法则可以根据这个字典来重新创建模型实例。 此外，Keras还提供了单独保存和加载模型权重的功能。通过model.save_weights()方法，用户可以将模型的权重保存到HDF5或TensorFlow Checkpoint格式的文件中。

Keras深度学习框架第十二讲：迁移学习与微调源代码

迁移学习和微调是深度学习领域中至关重要的技术，它们极大地推动了模型在各种任务上的性能提升。迁移学习通过利用在一个大型数据集上预训练的模型作为起点，将这些模型在新任务上进行适应和调整，从而解决了新任务上标注数据稀缺的问题。预训练模型已经学会了识别图像、文本或语音中的通用特征，这些特征在很多新任务中都具有普遍的适用性。 而微调技术则是在迁移学习的基础上进一步优化模型性能的关键步骤。在微调过程中，我们解冻预训练模型的部分或全部层，并使用新任务上的数据进行重新训练。通过调整这些层的权重，模型能够学习到针对新任务的特定特征，从而在新数据集上取得更好的性能。由于微调使用了较低的学习率，因此它能够避免破坏预训练模型中学到的有用特征，确保模型在新任务上依然保持较高的泛化能力。 综上所述，迁移学习和微调是深度学习领域中的两项关键技术。它们不仅能够帮助我们快速构建和训练高性能的模型，而且还能够在标注数据稀缺或计算资源有限的情况下取得优异的结果。因此，在实际应用中，我们应该充分利用这两种技术来提升深度学习模型的性能和效率。

Keras深度学习框架第八讲：编写自定义训练和评估循环配套代码Pytorch

编写自定义训练和评估循环是深度学习中的一项关键任务，它允许开发者对模型的训练过程进行细粒度控制。这种灵活性使得我们能够集成自定义的损失函数、优化器以及评估指标，从而优化模型的性能。同时，自定义循环也为数据加载、预处理和异常处理提供了更多可能性。尽管编写自定义循环需要一定的技术储备，但它带来的精确控制和性能优化使得这一努力变得值得。总之，自定义训练和评估循环是深度学习实践者探索模型性能、优化训练过程的重要工具。 本资源代码是《深度学习模型keras第八讲：编写自定义训练和评估循环》的配套代码，配合使用，加深学习的印象。

Keras深度学习框架第八讲：编写自定义训练和评估循环配套代码tensorflow

编写自定义训练和评估循环是深度学习中的一项关键任务，它允许开发者对模型的训练过程进行细粒度控制。这种灵活性使得我们能够集成自定义的损失函数、优化器以及评估指标，从而优化模型的性能。同时，自定义循环也为数据加载、预处理和异常处理提供了更多可能性。尽管编写自定义循环需要一定的技术储备，但它带来的精确控制和性能优化使得这一努力变得值得。总之，自定义训练和评估循环是深度学习实践者探索模型性能、优化训练过程的重要工具。 本资源代码是《深度学习模型keras第八讲：编写自定义训练和评估循环》的配套代码，配合使用，加深学习的印象。

Keras深度学习框架第八讲：编写自定义训练和评估循环配套代码jax

编写自定义训练和评估循环是深度学习中的一项关键任务，它允许开发者对模型的训练过程进行细粒度控制。这种灵活性使得我们能够集成自定义的损失函数、优化器以及评估指标，从而优化模型的性能。同时，自定义循环也为数据加载、预处理和异常处理提供了更多可能性。尽管编写自定义循环需要一定的技术储备，但它带来的精确控制和性能优化使得这一努力变得值得。总之，自定义训练和评估循环是深度学习实践者探索模型性能、优化训练过程的重要工具。 本资源代码是《深度学习模型keras第八讲：编写自定义训练和评估循环》的配套代码，配合使用，加深学习的印象。

Keras深度学习框架第十讲：自定义保存和序列化配套代码

《深度学习模型keras第十讲：自定义保存和序列化》介绍了自定义模型保存和加载的方法。save_own_variables和load_own_variables实现自定义状态的保存与加载，save_assets和load_assets处理额外信息的存储和恢复。get_build_config和build_from_config保存和恢复模型结构，而get_compile_config和compile_from_config（虽非标准API）概念性地描述了保存和恢复模型编译状态的方式。这些方法提供了对模型保存加载过程的高级控制，满足复杂模型需求。 本文件为《深度学习模型keras第十讲：自定义保存和序列化》中例程的源代码，可以直接测试使用。

Keras深度学习框架第十一讲：构建自定义回调函数(callback)配套代码

Keras的自定义Callback允许在训练过程中动态调整模型参数、保存最佳模型或监控训练指标。通过继承keras.callbacks.Callback类并重写相应方法，可以实现自定义回调。常见用途包括早停、学习率调度、模型检查点等。在回调中，可以访问模型的属性和方法，如改变学习率或保存权重。使用自定义Callback时，需注意避免副作用，并确保在适当时候访问模型状态。这种灵活性使Keras在复杂的深度学习项目中非常有用。 本文件是keras自定义回调函数学习文档的配套代码资源，与《深度学习模型keras第十一讲：构建自定义回调函数(callback)》配套使用，效果更佳。

ARM微控制器使用FSMC 硬件直接驱动TFT-LCD代码

FSMC作为一个灵活的静态存储控制器，与外部SRAM协同工作，作为帧缓冲区，而DMA通道则负责将图像数据快速传输到TFT-LCD，减轻CPU负担。MCU支持高达40帧每秒的帧率，适用于幻灯片和动画横幅等显示模式。此外，MCU通过定时器生成的PWM信号控制TFT背光，调节占空比实现亮度控制。整个显示控制过程通过MCU的硬件和软件优化，确保了高性能的图像显示和低CPU负载。 本资源为文章《ARM微控制器使用FSMC 硬件直接驱动TFT_LCD示例》的代码，配合文章理解更加充分，结合文章进行实践操作，能够快速熟悉FSMC驱动LCD的方法，并掌握DMA数据传送，时钟，LCD驱动等知识。