tensorflow实现手写数字识别，参考了别人在kaggle上的开源代码

卷积神经网络+tensorflow+手写数字识别+正确率在99%以上。适合于CPU及GPU两种环境下，如果超出显存可以修改batch_size的大小，。程序里面有具体说明。

手写数字识别，一共有三个文件，前向传播，反向传播，测试。

项目管理方法敏捷开发经济决策方法头脑风暴法项目管理工具Github开发模型瀑布模型开发环境Ubuntu 18.04, tensorflow预算￥100000。

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：从2016年春季学期开始，作者 Jeff Heaton 开始为圣路易斯华盛顿大学教授 T81-558 深度学习的应用课程，并将课程材料、例子和作业放在 GitHub 上，逐渐丰富演变成了这本书。 ◉ 目录： 第1章：Python 预备课程 第2章：用于机器学习的 Python 第3章：TensorFlow 简介 第4章：表格数据训练 第5章：正则化和Dropout 第6章：用于计算机视觉的卷积神经网络 第7章：生成对抗网络 第8章：Kaggle 数据集 第9章：迁移学习 第10章：Keras 中的时间序列 第11章：Hugging Face的自然语言处理 第12章：强化学习 第13章：高级/其他主题 第14章：其他神经网络技术

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张量 使用TensorFlow轻松进行图像分类 （） 要求： Mac或Linux机器 Python 3.5、3.6或3.7 您可以使用TensorPy对图像进行分类，只需在命令行中传递一个URL，或在Python程序中使用TensorPy。 完成所有实际工作。 TensorPy还通过将多个设置步骤自动化到一个脚本中来简化TensorFlow的安装（有关详细信息，请参见 ）。 （请阅读 ，以详细了解TensorPy的工作原理。） Mac和Ubuntu / Linux的设置步骤 （ Windows和Docker用户：有关在Docker计算机上运行的信息，请参阅。Windows需要Docker运行TensorFlow。） 步骤1：创建并激活一个名为“ tensorpy”的虚拟环境 如果不确定如何创建虚拟环境，请进行。 步骤2：从GitHub克隆TensorPy存储库 git clone

基于tensorflow实现的yolov1，可以直接运行。

简单分享一下自己遇到过的深度网络的一些模型, 这个是基于tensorflow框架的deeplabv3+网络的一个pb网络文件, 是自己根据这位大佬, 我心中的一位老师, 相关链接如下:https://blog.csdn.net/weixin_44791964?type=blog. 因为相关文章链接较长, 给大家这个博主主页的链接吧. 如果想去探索这个网络, 可以去看看. 这位老师太强了. 哈哈哈, 不推荐了. 再说一下这个资源的问题, 因为相关模型文件都很大, 很多github项目不会放相关网络文件, 所以对于自己学习太困难的, 因为没有这么多资源去自己训练, 所以希望上传这个资源对你有用吧. 有什么问题可以及时反馈~

在c++中运行TensorFlow模型，不需要安装，也不需要Bazel - serizba/cppflow-源码