在树莓派4B（armv7l，可以用lscpu命令确认是否匹配）安装基于python3.7的TensorFlow2.2版本

使用Tensorflow2.0实现神经风格迁移，详细代码介绍可以参考我的博文：https://blog.csdn.net/qq_36758914/article/details/104799358

本文博客使用的程序，可以拿去直接用，使用GAN生成mnist数据集的图片，tensorflow版本是2.0，使用了keras

基于TensorFlow2 线性回归.py

基于TensorFlow2时装分类.py

1.日月光华视频对应数据集 2.仅供学习交流

深度学习教程，找国外的网上找到的资料（已翻译成中文），自己整理后，分享出来，对初学者特别有用，直接在Anaconda就可以调试，不过要自己先安装一下tensorflow2.0。强烈建议要有python基础，不需要很深入，能写简单python代码以及包的安装方可入门，否则不要浪费积分。里面用到keras框架。本教程主要是引导大家正确入门AI，0基础估计要学习1个月左右，学习完成后，估计大家就会对人工智能有一个正确的认识，里面含20多个代码案例，包含开发的各个环节。

Transformer-Tensorflow2 用于分类的Transformer架构 要求：Tensorflow 2.0

Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow 官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。 1、 收集手势图片 数据集下载 方法多种多样了。我通过摄像头自己采集了一些手势图片。保存成如下形式， 以同样的形式在建立一个测试集，当然也可以不弄，在程序里处理。 2、构建数据集 导入相关的包 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets, layers, opti

30天吃掉那只 TensorFlow2.pdf