环境搭建

注意：efficientnet这个库在7月24的时候更新了，keras和tensorflow.keras框架也可以用，想要学习EfficientNet，如果你要训练的模型是7月24日之前的，请安装0.0.4版本。安装代码： pip install -U efficientnet==0.0.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

环境：tensorflow > 1.12.0、Keras > 2.2.0 、keras_applications > 1.0.7

安装方法：参考链接

1、从github上安装（一般不推荐，网太慢）

pip install -U git+https://github.com/qubvel/efficientnet

2、安装稳定版（-i 后边是清华提供的镜像文件，速度飞快）

pip install -U efficientnet -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、安装最新版

pip install -U --pre efficientnet -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

EfficientNet介绍

为什么EfficientNet是最好的分类网络、什么是EfficientNet?

EfficientNet实例代码

自己训练这个网络有点不切实际，肯定是用迁移学习进行分类任务的。下面先罗列我参考过的一些文章，如果是在tensorflow、keras环境下，则简称tf-k环境下。

tf-k环境下：

本人的代码案例介绍：

    本代码用来参加了AI研习社举办的一个分类竞赛，竞赛地址https://god.yanxishe.com/26。第一次用EfficientNet效果还不错，正确率达到95%。

我的代码运行在kaggle提供的GPU环境下。kaggle每周都会免费提供30个小时的GPU训练时常，对穷学生来说很实用。

闲话不多说，正式介绍代码：

因为efficientnet这个库在7月24号更新过，更新后tf-k环境下也可以用。如果你要用更新前的版本则需安装efficientnet==0.0.4版本。并且使用方法也有所不同：

老版本：

#导入
from efficientnet import EfficientNetB0 as Net

#使用
conv_base = Net(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=input_shape)

新版本：

#导入
import efficientnet.tfkeras as efn
#使用
base_model = efn.EfficientNetB0(
               input_shape=(224,224,3), 
               wights='imagenet',
               include_top=False)

竞赛的全部代码（不需要积分就能下载）：https://download.csdn.net/download/jiachang98/12167199

注：

代码上传的时候我选的不需要积分，不知道为啥审核成功后就需要积分，如果你积分充裕就在csdn上下载，如果不充裕就来百度网盘下载，链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1VfYcAGIg-aJcPigG1N7Zew
提取码：vpqv

数据集：https://static.leiphone.com/food_challenge2.zip

EfficientNet模型参数：https://github.com/Callidior/keras-applications/releases