1000Base的分类有哪些

1000Base有以下几种分类：

1. 1000Base-T：采用4对双绞线进行传输，最大传输距离为100米。

2. 1000Base-SX：采用多模光纤进行传输，最大传输距离为550米。

3. 1000Base-LX：采用单模光纤进行传输，最大传输距离为10公里。

4. 1000Base-CX：采用短距离双绞线进行传输，最大传输距离为25米。

5. 1000Base-ZX：采用单模光纤进行传输，最大传输距离为70公里。

6. 1000Base-TX：采用4对双绞线进行传输，最大传输距离为100米。该分类是1Gbps以太网的一种推荐标准。

相关问题

10Base的分类有哪些

10Base是一种以太网标准，其中“10”表示传输速率为10 Mbps（兆比特每秒），而“Base”表示使用基带传输技术。根据传输介质的不同，10Base又可以分为以下几种分类：

1. 10Base-T：采用双绞线作为传输介质，可支持最长100米的距离。

2. 10Base-2：采用同轴电缆作为传输介质，可支持最长185米的距离。

3. 10Base-5：采用粗同轴电缆作为传输介质，可支持最长500米的距离。

4. 10Base-F：采用光纤作为传输介质，可支持最长2000米的距离。

5. 10Base-FL：采用光纤作为传输介质，可支持最长2000米的距离，与10Base-F的区别在于使用了双绞线连接主机和集线器。

以上就是10Base的分类。需要注意的是，现在的以太网标准已经发展到了更高的速率和更多的传输介质上，如100Base、1000Base等。

inceptionv3预训练模型修改分类种类代码

要修改InceptionV3预训练模型的分类种类代码，你需要进行以下步骤：

1.下载InceptionV3预训练模型的权重文件。你可以在TensorFlow官方Github页面上找到该模型的权重文件。

2.导入InceptionV3模型和权重文件，然后使用Keras API进行修改。你需要将模型的最后一层更改为具有所需分类数量的全连接层。例如，如果你想将分类数量从1000更改为10，则可以使用以下代码：

from keras.models import Model
from keras.layers import Dense
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3

# Load InceptionV3 model
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)

# Add new classification layer
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(10, activation='softmax')(x)

# Define new model
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)

在上面的代码中，我们首先加载预训练的InceptionV3模型。然后，我们添加一个新的全局平均池化层和一个具有10个节点的新的softmax分类层。最后，我们将新的模型定义为原始模型的输入和新的输出。

3.在新的模型上进行训练和测试。你可以使用与常规Keras模型相同的方法来训练和测试新的InceptionV3模型。

通过这些步骤，你可以修改InceptionV3预训练模型的分类种类代码。