# resnet

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/resnet_v1.py

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/resnet_v2.py

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/resnet_utils.py

# mutil gpu train: (loss = softmax + l2_loss)

https://github.com/tensorflow/models/blob/1af55e018eebce03fb61bba9959a04672536107d/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py

https://github.com/tensorflow/models/blob/1af55e018eebce03fb61bba9959a04672536107d/tutorials/image/cifar10/cifar10.py

# resnet (loss = softmax + l2_loss)

https://github.com/AthenaZof/my-ResNet-tutor/blob/2734963b3f89f4e78a6378cf70b4bed9afb00a86/resnet_model.py

https://blog.csdn.net/wayne2019/article/details/78756218

https://www.jianshu.com/p/243ee5803837

https://zhuanlan.zhihu.com/p/49615848

https://zhuanlan.zhihu.com/p/51278710

[peper] Improved Bottleneck Features Using Pretrained Deep Neural Networks

https://www.semanticscholar.org/paper/Improved-Bottleneck-Features-Using-Pretrained-Deep-Yu-Seltzer/de8d30f9c59be0c235ae2de7da77993e54f9f91f

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