keras中提供了哪些预先训练好的权重的图像数据集？

在Keras中，提供了以下预先训练好的权重的图像数据集：

1. ImageNet：ImageNet是一个大规模的图像数据库，包含超过100万张图像和1000个不同类别的标签。Keras提供了使用ImageNet预训练权重的模型，如VGG16、VGG19、ResNet50等。这些模型在ImageNet上进行了大规模的训练，可以用于图像分类、目标检测等任务。
2. COCO：COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的目标检测、分割和图像理解数据集。Keras提供了使用COCO预训练权重的模型，如Mask R-CNN等。这些模型在COCO数据集上进行了训练，可以用于目标检测、实例分割等任务。
3. OpenAI GPT：OpenAI GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一个基于Transformer架构的预训练语言模型。Keras提供了使用OpenAI GPT预训练权重的模型，如GPT2等。这些模型在大规模的文本数据上进行了训练，可以用于文本生成、文本分类等任务。
4. BERT：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个基于Transformer架构的预训练语言模型，具有强大的自然语言处理能力。Keras提供了使用BERT预训练权重的模型，如BERT-Base、BERT-Large等。这些模型在大规模的文本数据上进行了训练，可以用于文本分类、命名实体识别等任务。

以上是Keras中提供的一些预先训练好的权重的图像数据集，它们可以帮助开发者快速构建和训练模型，提高模型的性能和效果。在使用这些预训练权重时，可以根据具体的任务和需求选择适合的模型，并参考腾讯云相关产品和产品介绍链接地址进行部署和使用。