Instructions to use D3nkik/My_task with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use D3nkik/My_task with Keras:
# Available backend options are: "jax", "torch", "tensorflow". import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" import keras model = keras.saving.load_model("hf://D3nkik/My_task") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -10,6 +10,9 @@ tags:
|
|
| 10 |
- images
|
| 11 |
---
|
| 12 |
1)Описание задачи которую выполняет НС;
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 13 |
2)Изображение послойной архитектуры НС на которой указаны размеры слоя, функция
|
| 14 |
активации;
|
| 15 |

|
|
|
|
| 10 |
- images
|
| 11 |
---
|
| 12 |
1)Описание задачи которую выполняет НС;
|
| 13 |
+
|
| 14 |
+
Модель нейронной сети,предназначена для решения задачи классификации изображений одежды с использованием датасета Fashion MNIST
|
| 15 |
+
|
| 16 |
2)Изображение послойной архитектуры НС на которой указаны размеры слоя, функция
|
| 17 |
активации;
|
| 18 |

|