Densenet-Tensorflow：简易Cifar10与MNIST数据集上的Densenet实现

简介：
Densenet-Tensorflow是一个使用TensorFlow框架开发的项目，专注于在CIFAR-10和MNIST数据集上简化实现DenseNet模型。该项目旨在为研究者提供易于使用的深度学习资源，以促进对DenseNet架构的学习与应用。 Densenet-Tensorflow 的TensorFlow实施使用Cifar10 和MNIST 数据集进行实现。本段落的代码是Densenet.py，略有不同的是我使用了AdamOptimizer 优化器。原始作者的代码或其他实现可以在相关文档中找到。 该要求需要TensorFlow 1.x 版本和Python 3.x 环境。如果您易于使用全局平均池，则应安装tflearn库；然而，我已经使用了tf.layers 实现，因此您无需担心这一点。另外，在我的实现中，我采用了`tf.contrib.layers.batch_norm` 来进行批量归一化操作。 如有疑问或需要更多帮助，请直接在评论区留言。