基于TensorFlow实现的花卉识别项目代码+使用说明.zip打开项目 选择TFLClassify/build.gradle生成整个项目。项目包含两个module：finish 和 start，finish模块是已经完成的项目，start是本项目实践的模块。 第一次编译项目时，弹出“Gradle Sync”，下载相应的gradle wrapper。 手机连接电脑，设置开发者模式，开发相关权限。 输入图片说明 向应用中添加TensorFlow Lite 1.选择“start”模块，右键“start”模块，或者选择File，然后New>Other>TensorFlow Lite Model 输入图片说明 2.选择已经下载的自定义的训练模型。本教程模型训练任务以后完成，这里选择finish模块中ml文件下的FlowerModel.tflite。 输入图片说明 3.导入成功后，查看摘要信息 输入图片说明 检查代码中的TODO项 默认情况下了列出项目所有的TODO项，进一步按照模块分组（Group By） 查看视图： 输入图片说明 添加代码使APP运行成功 定位“sta

基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 主要识别流程 车牌定位：使用 opencv 库函数进行形态学操作，初步定位车牌位置，得到预选区域 车牌筛选：通过训练好的卷积神经网络，对预选区域进行进一步筛选，得到较准确的车牌图片 字符分割：对车牌图片再次进行形态学操作，然后将车牌图片上的字符分割开 字符识别：最后再用卷积神经网络识别字符，输出结果 车牌筛选 和 字符识别 使用不同的卷积神经网络 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 操作步骤 首先搭建 Python 3.6.13 的基础环境 然后通过 pip 导入 requirements.txt 中所需的 Python 包 运行 cnn_plate.py 和 cnn_char.py 进行模型的训练 调整 lpr_main.py 中模型的路径，最后运行，输出结果 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip

Jian Tao jtao@tamu.edu Spring 2020 HPRC Short Course 03/27/2020 ● Part I. Deep Learning ● Part II. Intro to TensorFlow

主要为大家详细介绍了Tensorflow卷积神经网络实例，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

序数回归 序数回归涉及多标签数据，其中数据标签相对于彼此排序。 作为一名深度学习研究人员，我遇到了序数回归似乎合适的问题设置，但是我还没有找到序数回归方法的Tensorflow实现。 这是我在Tensorflow中建立序数回归方法的尝试，以便可以将其应用于我的研究。 序数阈值 截至目前，我还没有在Tensorflow中找到一种方法来强加有序阈值，因为通过反向传播将其作为模型的参数进行调整时，这些阈值仍然保持不变。 在此期间，我仅将阈值初始化为从特定范围内的均匀分布得出的排序的非递减随机向量。 这些阈值被视为一个常数。 我发现这严重妨碍了模型，但是确实允许模型训练。

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在OpenHarmony上，使用tensorflow lite推理Yamnet实现语音分类 包含所需要的Tensorflow lite OHOS 库的编译方式 测试所需要的测试数据以及源码 基于Tensoflow lite c++ sdk接口编写

Python版本 3.10 深度学习框架为tensorflow 数据集为花卉数据集，由于文件限制，当前每个数据集只放了一张图片。也可以自己更改数据集的名字，内容。只需要放到相应的文件夹即可。

tensorflow-1.15.0 适用于ubuntu64位系统，python3.7

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