【文件属性】：
文件名称：efficientnet-tf2:TensorFlow 2.0和Keras中EfficientNet的可重用实现
文件大小：7KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-17 23:54:47
Python
高效网-tf2
TensorFlow 2.0实现（又称EfficientNet）的。
动机
EfficientNet仍然是最有效的图像分类架构之一。 考虑到TensorFlow 2.0已经发布了beta1版本，我认为TF 2.0中灵活高效且可重用的EfficientNet实现可能对从业者有用。
执行
我使用实现了运行均值和标准差计算，从而消除了将整个数据集加载到内存中的问题。 计算平均值和标准偏差的Normalizer类也用作tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator的preprocessing_function参数。
安装
conda create -n effnet python=3.6.8
conda activate effnet
git clone https://github.com/monatis/effnet-tf2
【文件预览】：
efficientnet-tf2-master
----requirements.gpu.txt(653B)
----effnet.py(2KB)
----readme.md(2KB)
----train.py(6KB)
----requirements.cpu.txt(649B)
----.gitignore(1KB)
----normalizer.py(2KB)