基于迁移学习的识别交通标志（python）

python迁移学习交通识别

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# AlexNet.py
# Python implementation of the Class AlexNet
# Generated by Enterprise Architect
# Created on:      05-5月-2017 16:52:57
# Original author: 圆润的馒头君
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# 输入数据
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
import tensorflow as tf
mnist = input_data.read_data_sets（“MNIST_data/“ one_hot=True）

class AlexNet:
    “““此系统选用的是AlexNet结构
    “““
    def __init__（）:
        # 当前运行模式=运行模式
        # 网络参数初始化
        # 定义网络超参数
        learning_rate = 0.001
        training_iters = 200000
        batch_size = 64
        display_step = 20

        # 定义网络参数
        dimension_input = 784 # 输入的维度
        dimension_classes = 10 # 标签的维度

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2017-06-05 02:45  Traffic_signs_Recognition_System-master\
     文件        6195  2017-06-05 02:45  Traffic_signs_Recognition_System-master\AlexNet.py
     文件        5471  2017-06-05 02:45  Traffic_signs_Recognition_System-master\OperationInterface.py
     文件         487  2017-06-05 02:45  Traffic_signs_Recognition_System-master\Training_Model.py
     文件      529793  2020-01-22 20:23  迁移学习PY交通标志.pdf