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。

TF.JS CodeForCause研讨会：姿势校正 使用Tensorflow.JS，Posenet，ML5.JS，P5.JS创建的车间项目，可跟踪用户的身体姿势，如果姿势错误，则会使用户的屏幕模糊并发出警报声。 重要连结 -- 资源

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