Keras-CNN: 对本地文件夹中的图像做回归预测 (tensorflow 2+适用)

系列目录 https://www.pyimagesearch.com/start-here/

	从入门到高级都有了，好像是一个博士生创建的博客。在：
		Step#10 Multi-Input and Multi-Output Networks(Advanced)
	中，我找到了如下很有帮助的内容。

主教程 https://www.pyimagesearch.com/2019/01/28/keras-regression-and-cnns/
	如题，这个介绍了Keras创建CNN网络，对本地的图像和标签做回归训练和预测
	
	教程2 https://www.pyimagesearch.com/2019/01/21/regression-with-keras/
		这个实际上是主教程的前置内容。不过不需要单独看，主教程中在需要用到这个的时候有说明——用到了这个里面的models.py, datasets.py
		
	教程3 https://github.com/emanhamed/Houses-dataset
		主教程用到的数据（图像and标签）来自这里，下载到本地即可。
		
		这个数据集产出的论文 https://arxiv.org/pdf/1609.08399.pdf
		
	教程4 https://www.pyimagesearch.com/2018/12/10/keras-save-and-load-your-deep-learning-models/
		这个在主教程中没有提到，但如果你要使用训练结果，肯定需要的保存下来。
		我是在教程2的评论区找到的。

教程中的英语不难，建议直接看原文。

本想翻译一下的，但是在原博客没有看到版权信息，就算了。

最后

以上就是风中枕头为你收集整理的Keras-CNN: 对本地文件夹中的图像做回归预测 (tensorflow 2+适用)的全部内容，希望文章能够帮你解决Keras-CNN: 对本地文件夹中的图像做回归预测 (tensorflow 2+适用)所遇到的程序开发问题。

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