机器学习-深度学习-卷积神经网络项目

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项目概况

欢迎来到卷积神经网络（CNN）项目！在这一项目中，你将学到如何建立一个处理现实生活中的，用户提供的图像的算法。给你一个狗的图像，你的算法将会识别并估计狗的品种，如果提供的图像是人，代码将会识别最相近的狗的品种。

你可以查看项目的 Github 地址从那里开始你的项目

或者使用教室中的Notebook来完成你的项目后，在提交作业时，将ipynb文件另存为“.ipynb”，”.html”，”.py”三种格式下载，并三个文件一起打包上传。、

我们的workspace环境旨在帮助你减少本地环境及配置的影响，提供一个高效的学习环境。但是由于网络等不可控制因素，可能会出现一些连接问题。为了更好的记录问题，可以发送问题到链接，帮助我们重现你的问题，谢谢！

请务必记得，你的GPU时间总长显示在workspace的下方，表明你账号下总共的GPU时间，因此在调试代码的时候，请节约使用你的GPU时间。你可以通过disable来关闭你的GPU，ennable来开启你的GPU。

所有的迁移学习文件，包括DogVGG16Data.npz等都已经存在 ‘/data/bottleneck_features/’ 路径下，你不需要上传任何的文件（该/data/文件夹在服务器后台上，在jupyter路径下不可见）

如果你的Notebook左下角的Menu中有红色三角形，代表你的本地notebook不是最新的，你可以通过Menu下的‘Reset data’来跟新你的本地文档；由于在Reset过程中你原先的代码会丢失，请记得预先保存。

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欢迎来到卷积神经网络（CNN）项目！在这一项目中，你将学到如何建立一个处理现实生活中的，用户提供的图像的算法。给你一个狗的图像，你的算法将会识别并估计狗的品种，如果提供的图像是人，代码将会识别最相近的狗的品种。

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