/proposal_MachineLearningUdacity

Primary LanguageJupyter Notebook

MachineLearningUdacity

dog_vs_cat

猫狗的数据、评价信息，可以见 kaggle dog_vs_cat 页面。

运行环境

  • p2.xlarge on AWS
  • Python 3.6.0
  • Tensorflow-gpu
  • keras
  • sklearn
  • jupyter notebook

主要文件

可视化代码：visualization.ipynb

模型代码：model_transfer_InceptionRestNetV2_succefull_loss0-056.ipynb

报告文件：report.pdf

AWS 设置

  • 进入 tensorflow_p36 环境进行操作
  • 安装 Pillow，tqdm，scikit-learn
  • 卸载默认的 tnesorflow，重新安装 Tensorflow-gpu
  • 其他步骤参考这篇文章

模型

  • InceptionResNetV2

中间文件

模型第一次 fit 训练产生的 h5 文件可以通过下面链接下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1G9B34w1TDAQdeBH6jSIEbg 密码：el03

结果

模型一共需要运行30分钟左右.

result

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