PracticheskayaCK
Эта модель обучена распознавать рукописные цифры 0, 5 и 9 из набора данных MNIST.
Архитектура
- Входной слой:
Flatten(input_shape=(28, 28, 1)) - Скрытый слой:
Dense(128, activation='relu') - Выходной слой:
Dense(3, activation='softmax')
Использование
import keras
model = keras.saving.load_model("hf://eyescry/PracticheskayaCK")
- Downloads last month
- 3
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support
# Available backend options are: "jax", "torch", "tensorflow". import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" import keras model = keras.saving.load_model("hf://eyescry/PracticheskayaCK")