TensorFlow Lite图像分类Android示例应用程序 概述 这是Android上的示例应用程序。 它使用对来自设备后置摄像头的进行连续分类。 使用TensorFlow Lite Java API执行推断。 演示应用程序实时对帧进行分类，显示最可能的分类。 它允许用户在浮点模型或模型之间进行选择，选择线程数，并决定是在CPU，GPU还是通过。 这些说明将指导您在Android设备上构建和运行演示。 有关来源的说明，请参见。 模型 有关使用的模型的详细信息，请访问。 通过download.gradle自动管理模型的下载，提取和放置在资产文件夹中。 要求 Android Studio 3.2（安装在Linux，Mac或Windows计算机上） Android设备处于且已启用USB调试 USB电缆（用于将Android设备连接到计算机） 构建并运行 步骤1.克隆TensorFlo

说在前头 本文是使用BP神经网络中的softmax回归模型实现MNIST手写数字识别，实际上能实现MNIST手写数字识别的神经网络还有CNN（卷积神经网络），下一篇可能会写。 Tensorflow是个什么东西 Tensorflow是一个采用 数据流图，用于数值计算的开源软件库。节点在图中表示数学操作，图中的线则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（Tensor）。 数据流图用“结点”和“线”的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入的起点/输出的终点，或者是读取/写入持久变量的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“

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基于Tensorflow（卷积神经网络）识别花卉图片 数据文件在ModelJS文件夹里，已经加了两个批处理文件，需要先运行代码再依次打开

Kaggle National Datascience Bowl 2017第二名 这是我在Kaggle.com主办的第二名解决方案中我的源代码。 有关该方法的文档，请访问： ://juliandewit.github.io/kaggle-ndsb2017/ 请注意，这是我的代码部分。 我的队友Daniel Hammack的工作可以在以下位置找到： : 依赖关系和数据 该解决方案是使用Keras和Windows 64位上的tensorflow后端构建的。 接下来，我使用了scikit-learn，pydicom，simpleitk，beatifulsoup，opencv和XgBoost。

面部情绪检测器 Web应用程序，可使用AI检测您的面部表情并将其与表情符号匹配。 使用ReactJS和face-API.js构建 Face-API.js是用于在tensorflow.js核心API之上实现的浏览器中的人脸检测和人脸识别JavaScript API。 版本2.0 URL /现场演示 关于这个项目 主要目的非常简单，即根据我们在相机前所做的面部表情来显示表情符号。 一旦应用检测到您的脸，它将执行以下两项操作： 更改背景颜色。 将默认表情符号替换为认为与您的表情最匹配的表情符号。 Face-API.js用于简化此过程。 您可以了解更多信息。 注意：您不会在任何时候被录制

在VsCode中利用TensorFlow.js实现手写体数字识别，可在前端利用鼠标写一个数字，立马识别出来。

tensorflow gpu 使用 pip 安装 TensorFlow TensorFlow 2 软件包现已推出 • tensorflow ：支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows） • tf-nightly ：预览 build（不稳定）。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持。 旧版 TensorFlow 对于 TensorFlow 1.x，CPU 和 GPU 软件包是分开的： • tensorflow==1.15 ：仅支持 CPU 的版本 • tensorflow-gpu==1.15 ： 支持 GPU 的版本（适用于 Ubuntu 和 Windows） 系统要求 • Python 3.6–3.9 ◦ 若要支持 Python 3.9，需要使用 TensorFlow 2.5 或更高版本。 ◦ 若要支持 Python 3.8，需要使用 TensorFlow 2.2 或更高版本。 • pip 19.0 或更高版本（需要 manylinux2010 支持） • Ubuntu 16.04 或更高版本（64 位）

tensorflow gpu - TensorFlow, CUDA and cuDNN Compatibility - 兼容版本 TensorFlow 是一个开源库，可帮助您构建机器学习和深度学习模型。它被研究人员和组织广泛用于智能应用程序库。 您在深度学习中开发的每个模型都需要性能良好的 GPU 支持环境。要在 GPU 上运行模型，我们需要在系统中安装 CUDA 和 cuDNN 驱动程序。 截至目前，TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 有很多可用版本，这可能会使开发人员或初学者感到困惑，无法选择正确的兼容组合来构建他们的开发环境。 下表列出了 CUDA、cuDNN 与 TensorFlow 的兼容版本。此列表是参考**[此处](https://www.tensorflow.org/install/source_windows)**共享的构建配置制定的。