TF_Convolutional_Autoencoder 用于在TensorFlow中以高压缩率对RGB图像进行编码/解码的卷积自动编码器 这是从Arash Saber Tehrani的Deep-Convolutional-AutoEncoder教程教程改编而成的示例模板，用于对3通道图像进行编码/解码。 该模板已被完全注释。 我已经在来自香港中文大学的CelebA数据集的重新缩放后的样本上测试了此实现，以在短时间的训练中产生相当不错的结果。 此实现的压缩比为108。即，对于形状为[-1、48、48、3]的输入张量，瓶颈层已减小为形状为[-1、64]的张量。 附加功能： 将3通道图像而不是MNIST用作输入 培训现在执行检查点保存和还原 可以在TensorBoard中查看编码器的输入和解码器的输出 输入自动重定标 用ReakyReLU代替ReLU激活来解决垂死的ReLU 注意事项：

想用stm32的SPI程序打开TF卡，可以用这个程序，本程序只是可以读出TF卡。

在用tensorflow做一维的卷积神经网络的时候会遇到tf.nn.conv1d和layers.conv1d这两个函数，但是这两个函数有什么区别呢，通过计算得到一些规律。 1.关于tf.nn.conv1d的解释，以下是Tensor Flow中关于tf.nn.conv1d的API注解： Computes a 1-D convolution given 3-D input and filter tensors. Given an input tensor of shape [batch, in_width, in_channels] if data_format is “NHWC”, or [b

TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析 TF-IDF 优点：简单快速，结果比较符合实际情况。 缺点：以“词频”“权重”衡量一个词的重要性，仍不够全面 可能一话的词的先后顺序也会影响词语句的表达，TF-IDF无法体现 词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为 重要性相同，这是不正确的 NLP-自然语言处理 *

Meanshift的matlab代码使用 Tensorflow 进行均值漂移聚类 由 Phong Le () 编写和维护 描述 使用高斯核进行聚类。 要求 Python 3.5 跑步 要设置参数，打开src/meanshift.py n_samples = 300 # sample size n_centroids = n_samples # number of centroids n_updates = -1 # number of updates, -1 means run until converge (diff < 1e-5) window_radius = .1 # window radius for the Gaussian kernels n_gaussians = 3 # 'true' number of clusters 执行 python3 src/meanshift.py

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mnist-tf-master完整的，可以直接运行，而且有完整的数据哦

TF-IDF：NLP中的TF_IDF的公式，并与Sklearn中的结果进行比较

tf_geometric 适用于TensorFlow 1.x和2.x的高效友好的图形神经网络库。 受rusty1s / pytorch_geometric的启发，我们为TensorFlow构建了一个GNN库。 主页和文档 主页： ： 文档： : （） 论文： 高效友好 我们使用消息传递机制来实现图神经网络，它比基于密集矩阵的实现高效，并且比基于稀疏矩阵的实现更友好。 另外，我们为复杂的GNN操作提供了简单而优雅的API。 下面的示例构造一个图，并在其上应用多头图注意力网络（GAT）： # coding=utf-8 import numpy as np import tf_geometric as tfg import tensorflow as tf graph = tfg . Graph ( x = np . random . randn ( 5 , 20 ),