主要介绍了解决tensorflow/keras时出现数组维度不匹配问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'的问题您具体怎么解决问题具体解决的seq_loss.py文件

只有26个字母而且是小写的，一共是1040张图片，主要是由于前面博客

AlexNet模型是Hinton的学生Alex Krizhevsky在2012年提出来的。AlexNet包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。 AlexNet主要使用的新技术点如下： （1）成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超过了sigmoid，解决了sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。 （2）训练时使用dropout随机忽略一部分神经元，以避免过拟合，主要是最后几个全连接层使用了dropout。 （3）在CNN中使用重叠的最大池化，避免平均池化的模糊化效果。并且提出让步长比池化核的尺寸小，这样池化层的输出之间会有重叠和覆盖，提升了特征的丰富性。 （4）提出了LRN层，对局部的神经元活动创建竞争机制，使其中响应比较大的值变得更大，增强了模型的泛化能力。 （5）使用CUDA加速深度卷积网络的训练，利用GPU强大的并行计算能力，处理神经网络训练时大量的矩阵运算。 （6）数据增强，大大减轻过拟合，提升泛化能力。

tensorflow-gpu缺少的cublas64_11.dll等.dll文件全在这了，我打包了所有的文件。

使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型） 实验目的 使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型） 任务列表： • 行人识别 • 人脸识别 • 交通灯识别 • 实时检测（平均 FPS>15） • 使用 tflite 将模型移植到嵌入式设备

hl=zh-cnHA中TensorFlow图像处理配置说明image_processing: - platform: tensorflow scan_inter

花卉图像识别项目，基于 tensorflow，现有的 CNN 网络可以识别四种花的种类。适合新手对使用 tensorflow进行一个完整的图像识别过程有一个大致轮廓。项目包括对数据集的处理，从硬盘读取数据，CNN 网络的定义，训练过程，还实现了一个 GUI界面用于使用训练好的网络。

深度学习常用网络,其中包括inception-v1,inception-v2,inception-v3,vgg,resnet,在google上资源下载比较慢