高尔夫数据、CNN 样例模型、训练/预测代码、预训练模型
在 TensorFlow 2.3.2 下 inference.py 通过测试，train.py 未经测试，仅供参考！
如需帮助，请联系 jiaolibin@mail.bnu.edu.cn
如果对研究工作有任何帮助，欢迎引用：
[1] Jiao L, Bie R, Wu H, et al. Golf swing classification with multiple deep convolutional neural networks[J]. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2018, 14(10).
[2] Jiao L, Wu H, Bie R, et al. Towards Real-Time Multi-Sensor Golf Swing Classification Using Deep CNNs[J]. Journal of database management, 2018, 29(3):17-42.
数据格式：NPZ 格式，X*.npz 为高尔夫信号，y*.npz 为人工标记数据，.shape 为 [<n_size>, <n_sensor>, <n_signal_sample>]
数据预处理：数据经过标准化处理，均值为 0，标准差为 1
数据划分：请参考 ppt
另外，original/ 内为原始数据，balanced/ 内为平衡数据
GolfResNet.py：CNN 模型定义
GolfResNetFeats.py：CNN 特征提取部分
2021 年 6 月 22 日汇报 ppt
预训练模型
加载预训练模型，逐条数据预测的样例代码
注意：tensorflow.keras.Model.predict 输出 logits，argmax 输出分类结果
之前使用的训练代码，未经测试，仅供参考！