from dataset import generate_data
import numpy as np
import os
from model import enhancednet
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
image_rows = 128
image_cols = 256
filename = 'detached_data.mat'
train_data, train1_data, label_data = generate_data(filename)
train_data = np.array(train_data, dtype=float)
train_data = np.reshape(train_data, (len(train_data), image_rows, image_cols, 1))
# print(train_data.shape)
train1_data = np.array(train1_data, dtype=float)
train1_data = np.reshape(train1_data, (len(train1_data), image_rows, image_cols, 1))
model = enhancednet()
model.fit(train_data, train1_data, batch_size=32, epochs=100, verbose=2, shuffle=True, validation_split=0.1)
model.save('enhanced_model.h5')
demo-tensorflow
yyfhq2024-10-24 11:25
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