代码实现：使用Keras从零开始训练ILSVRC2012 ImageNet图像分类模型的color分类-LeetCode-Keras-Imagenet

颜色分类leetcode keras_imagenet 这个存储库包含我用来从头开始训练 Keras ImageNet (ILSVRC2012) 图像分类模型的代码。 亮点 #1 ：我使用 和 来加速训练管道的数据摄取。 通过这种方式，我可以对数据预处理（包括在线数据增强）任务进行多重处理，并最大限度地利用 GPU。 亮点 #2 ：除了数据增强（随机颜色失真、旋转、翻转和裁剪等），我还使用各种技巧来尝试为训练后的图像分类模型实现最佳精度。 更具体地说，我为 Keras 模型实现了“LookAhead”优化器 ()、“iter_size”和“L2 正则化”，并尝试使用“AdamW”（具有解耦权重衰减的亚当优化器）。 亮点 #3：我还开发了关于如何使用 TensorRT 优化经过训练的 tf.keras 模型的代码/文档。 详情请参阅和。 我从 tensorflow 中获取了大部分数据集准备代码。 它在指定的 Apache 许可下。 否则，请参阅以下博客文章，了解有关代码的更多实现细节： 先决条件 此存储库中的数据集和 CNN 模型是使用tf.keras ( tensorflow.kera