ChatBot 对话机器人，包含了看图说话，单轮对话和多轮对话，使用tensorflow 2.0 pytorch 1.3.1 GPT-2 开发环境 - flask==1.0.2 - tensorflow==2.0.0 - pytorch==1.3.1 - sklearn==0.19.2 - scipy==1.4.1 - numpy==1.18.5 - jieba==0.42.1 - pandas==0.23.4 - torchvision==0.5.0 - transformers==2.1.1 js文件 js和layui包放于/static目录下，layui可以到下载，详细目录结构参见文件目录 js 提取码：c8ha layui包 提取码：ts1k 使用 启动前端，可以在pycharm中直接启动 启动app.py 回车或点击左爪发送消息，点击右爪发送图片，点击左耳切换图片描述和图片描述

tensorflow-2.5.0+nv21.6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

LeNet-5模型 1990 年代提出的LeNet-5使卷积神经网络在当时成功商用，下图是 LeNet-5 的网络结构图，它接受32 × 32大小的数字、字符图片，这次将LeNet-5模型用来识别MINIST数据集中的数字，并在测试集中计算其识别准确率。 根据上图的网络结构，可以得出下图的模型结构图： 完整代码示例 第一部分：数据集的加载与预处理 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets # 导入经典数据集加载模块 # 加载 MNIST 数据集 (x

TensorFlow2.0 CPU 版本的安装（Win 10 版本）本人亲测有效，之前网上找了很多教程，最后都因为不兼容错误无法完成安装。

tensorflow2.0数字识别数据集

python版本：3.6-3.8; 系统：Linux; 包含离线安装tensorflow==2.3.0的CPU版本的所有依赖文件，包括21个whl文件及2个压缩文件，以及一个readme安装说明文档。 本人在离线anaconda（可自行下载Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh）环境下亲测有效。

主要介绍了Windows10下Tensorflow2.0 安装及环境配置教程(图文)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

在Tensorflow2中实现了许多生成模型GAN，VAE，Seq2Seq，VAEGAN，GAIA、Spectrogram Inversion。一切都在jupyter笔记本中的编写，便于输出到colab。

文章目录TensorFlow2 学习——图像分类导包原始数据数据作图数据划分与标准化构建模型并训练模型评估与预测其他：回调Callback的使用 TensorFlow2 学习——图像分类 导包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split 原始数据

Keras构建神经网络回归模型1. 前言1. 导入相应的库2. 数据导入与处理2.1 加载数据集2.2 划分数据集2.3 数据归一化3. 模型构建与训练3.1 神经网络回归模型的构建3.2 神经网络回归模型的训练3.3 绘制学习曲线4. 模型验证 1. 前言 上一篇博客的主要内容是利用tf.keras构建了一个由四层神经网络构成的分类模型，并进行了训练，本篇博客的内容是同样利用keras来构建一个回来解决回归问题（房价预测）的神经网络模型。 1. 导入相应的库 与第上一篇博客中一样，我们需要导入相应的python库 # matplotlib 用于绘图 import matplotlib as