神经网络与深度学习-基于Tensorflow2.0的手势识别（数据集和训练集）

好的，你的问题是关于神经网络和深度学习基于TensorFlow2.0的手势识别，需要数据集和训练集。我可以为你提供一些相关的信息。

首先，手势识别是指通过计算机视觉技术将手部动作转化为可识别的数字或字符。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是常用的模型，可以用于手势识别任务。

在TensorFlow2.0中，可以使用Keras API来构建CNN模型。以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

model = tf.keras.Sequential([
  layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
  layers.MaxPooling2D((2,2)),
  layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D((2,2)),
  layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D((2,2)),
  layers.Flatten(),
  layers.Dense(128, activation='relu'),
  layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

这是一个包含3个卷积层和2个全连接层的CNN模型，用于手势识别任务。数据集可以使用公开的手势数据集，例如MNIST、ASL（美国手语）或自己采集的数据集。训练集和测试集的划分可以使用train_test_split函数进行划分。

希望这些信息对你有所帮助。