本手册是一篇精简的 TensorFlow 入门指导，基于 TensorFlow 的 Eager Execution（动态图）模式，力图让 具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow

树莓派直接联网安装不仅速度慢而且会经常超时报错，下了轮子直接安装可以避免这种情况，安装教程可见我博客

带有Tensorflow 2的YOLOv1 为了易于实现，我没有实现与纸张完全相同的实现。 下面介绍的内容与本文的实现方式有所不同。 骨干网。 （我使用Xception代替了本文中提到的网络。） 学习率表（我使用了tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay ） 超级参数 数据扩充 等等 。 。 。 预览 即将更新。 。 。 使用Docker构建环境 构建Docker映像 $ docker build -t ${NAME} : ${TAG} . 创建一个容器 $ docker run -d -it --gpus all --shm-size= ${PROPER_VALUE} ${NAME} : ${TAG} /bin/bash Pascal VOC数据集（） 带有Pascal VOC数据集 图片数量 火车 验证 测试 帕斯卡VOC

约洛夫5 由TensorFlow2实现的YoloV5，支持培训，评估和推断。 目前尚不完善的项目，但我会继续改进，因此您可能希望观看/加注此仓库以进行重新访问。 任何贡献都受到高度欢迎 主要特征 纯tensorflow2最小Yolov5 yaml文件配置模型 定制数据培训 镶嵌数据扩充 通过锚的iou或wh比编码标签 阳性样本增加 多GPU训练 详细的代码注释 充满弊端，还有巨大的改进空间 用法 克隆和安装要求 $ git clone git@github.com:LongxingTan/Yolov5.git $ cd Yolov5/ $ pip install -r requirements.txt 下载VOC $ bash data/scripts/get_voc.sh $ cd yolo $ python dataset/prepare_data.py 火车 $ python

https://blog.csdn.net/askmeaskyou/article/details/108674860 文章全套代码。 mnist手写数字识别tensorflow2全连接层实现和卷积层实现（包含代码，模型，调用接口）

rnn笔记本 RNN（SimpleRNN，LSTM，GRU）Tensorflow2.0和Keras笔记本（车间材料） 滑梯 视频 某些部分是可以自由地从我们的也可以购买一个完整的软件包，包括从波斯32个视频 笔记本电脑 RNN简介： 我们如何推断不同的序列长度？ 加密货币预测 当我们使用return_sequences = True吗？ 堆叠式RNN（深度RNN） 使用LSTM层 CNN + LSTM用于球运动分类 Keras中的TimeDistributed层是什么？ 视频分类介绍 CNN + LSTM 通过预训练的CNN和LSTM进行动作识别 如何使用预训练的CNN作

TensorFlow2中的深度强化学习 是一个使用实现各种流行的深度强化学习算法的存储库。 该存储库的关键是易于理解的代码。 因此，如果您是学生或研究深度强化学习的研究人员，我认为这是使用此存储库学习的最佳选择。 一种算法仅依赖于一个python脚本文件。 因此，您不必进出不同的文件即可研究特定的算法。 该存储库将不断更新，并将继续添加新的“深度强化学习”算法。 演算法 DQN 纸上 作者Volodymyr Mnih，Koray Kavukcuoglu，David Silver，Alex Graves，Ioannis Antonoglou，Daan Wierstra，Martin Rie

无监督方面提取 基于tensorflow2.3的BERT实现 依存关系 Python3 张量流2.3

Win10下编译的Tensorflow-v2.1.1 C++库 CPU版 win10+vs2019+py3.7.9+bazel0.29.1+tensorflow2.1.1-CPU 支持AVX2指令集 由于机器无N卡，只能编译cpu版，后续再编译其他版本 测试程序含官方的c++例子和网上找的代码，散布在包内，及模型pb文件在data目录，在vs2019下测试通过 Demo：https://pan.baidu.com/s/1RoSvkChkkrpsX0zdvzzZtw 提取码：sl9q

c++语言直接调用tensorflow模型。