cudart64_101.dll tensorflow运行时报错cudart64_101.dll文件无法打开 将该文件复制到cuda安装文件夹bin下

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow.zip

1.目录树 2.环境配置 3.准备训练图片和标签图片

在TensorFlow中实现更清晰，更简单的同步 Advantage Actor Critic（A2C）

Tiny Face Detector in TensorFlow 小脸检测 A TensorFlow port(inference only) of Tiny Face Detector from authors' MatConvNet codes[1]. Requirements Codes are written in Python. At first install Anaconda. Then install OpenCV, TensorFlow.

TF图神经网络样本 该存储库是代码版本，对应于介绍具有特征线性调制的图神经网络（GNN）的文章（ ）。 在本文中，讨论了许多GNN架构： 门控图神经网络（GGNN）（ ）。 关系图卷积网络（RGCN）（ ）。 关系图注意力网络（RGAT）-图注意力网络（ ）对几种边缘类型的概括。 关系图同构网络（RGIN）-图同构网络（ ）对几种边缘类型的概括。 带有边缘MLP的图形神经网络（GNN-Edge-MLP）-RGCN的一种变体，其中边缘上的消息是使用完整MLP而非单个层来计算的。 关系图动态卷积网络（RGDCN）-RGCN的新变体，其中动态计算卷积层的权重。 具特征线性调制（GNN-FiLM）的图形神经网络-带有FiLM层的RGCN的新扩展。 本文中提出的结果基于该存储库中提供的模型和任务的实现。 此代码已在使用TensorFlow 1.13.1的Python 3.

KittiBox KittiBox是用于在Kitti上训练模型FastBox的脚本的集合。 有关Fastbox的详细说明，请参见我们的。 FastBox旨在以很高的推理速度存档高检测性能。 在Kitti数据上，该模型的吞吐量为28 fps（36毫秒），是FasterRCNN的两倍以上。 尽管FastBox速度惊人，但其性能却明显优于Faster-RCNN。 任务 中等 简单 硬 速度（毫秒） 速度（fps） 快速盒 86.45％ 92.80％ 67.59％ 35.75毫秒 27.97 更快的RCNN 78.42％ 91.62％ 66.85％ 78.30毫秒 12.77

CTPN（tensorflow）+CRNN（pytorch）+CTC-附件资源

tensorflow框架的DCGAN程序

这是一个手把手教你用 Tensorflow 构建卷机网络（CNN）进行图像分类的教程。教程并没有使用 MNIST 数据集，而是使用了真实的图片文件，并且教程代码包含了模型的保存、加载等功能，因此希望在日常项目中使用 Tensorflow 的朋友可以参考这篇教程。 概述 --- • 代码利用卷积网络完成一个图像分类的功能 • 训练完成后，模型保存在 model 文件中，可直接使用模型进行线上分类 • 同一个代码包括了训练和测试阶段，通过修改 train 参数为 True 和 False 控制训练和测试 数据准备 --- 教程的图片从 Cifar 数据集中获取，download_cifar.py 从 Keras 自带的 Cifar 数据集中获取了部分 Cifar 数据集，并将其转换为 jpg 图片。 默认从 Cifar 数据集中选取了 3 类图片，每类 50 张图，分别是 • 0 => 飞机 • 1 => 汽车 • 2 => 鸟 图片都放在 data 文件夹中，按照 label_id.jpg 进行命名，例如 2_111.jpg 代表图片类别为 2（鸟），id 为 111。