信息网 通过提出的MIRNet架构的Tensorflow实现，。 Lanuch笔记本： Wandb日志： ://wandb.ai/19soumik-rakshit96/mirnet MIRNet的TFLite变体： : 。 Tensorflow Hub上的TFLite模型： ://tfhub.dev/sayakpaul/lite-model/mirnet-fixed/dr/1 。 MIRNet的Tensorflow JS变体： : 。 预先训练的体重 在128x128补丁程序上进行了训练： ：//drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTRKKGxtqyYDpTv7T3jOW6aVAL/view usp = sharing 已针对256x256补丁进行了培训： https ：//drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTR

Tensorflow 实现论文"Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks" (ICML 2017)

中华英语 中文的深层上下文单词表示。 本仓库只是输出某些无关的单词嵌入。 依赖 python3 张量流> = 1.10 界坝 使用方法 准备数据，参考data和vocab目录，可用pre_data/vocab.py处理出字典（每个data文件不能太大，否则内存不足） 训练模型train_elmo.py 输出模型dump_weights.py 把options.json里的261改成262 输出单词嵌入到hdf5文件usage_token.py 实验结果 用可视化工具看合理， textmatch任务textmatch AUC 1-2。 执照 麻省理工学院

「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位 的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/ 或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的 位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位

图像重复数据删除器（imagededup） imagededup是一个python软件包，它简化了在图像集合中查找精确且几乎重复的任务。 该软件包提供了利用散列算法的功能，这些算法特别擅长查找精确的重复项，而卷积神经网络也擅长查找近似的重复项。 还提供了评估框架来判断给定数据集的重复数据删除质量。 以下详细说明了软件包提供的功能： 使用以下算法之一在目录中查找重复项： （CNN） （PHash） （DHash） 波哈希（WHash） （AHash） 使用上述算法之一生成图像编码。 给定基本事实映射的框架来评估重复数据删除的有效性。 绘制找到给定图像文件的重复项。 该软

1. 无缝支持通过TensorFlow训练好的神经网络模型。只需要几个简单的步骤就可以完成桌面模型到移动端模型的转换。 2. TFLite可以与Android 8.1中发布的神经网络API完美配合。而Android端版本演进的控制权是掌握在谷歌手中的，从长期看，TFLite会得到Android系统层面上的支持。 3. 质量有保证。根据以往谷歌对开源项目支持力度看，TFLite的功能迭代演进会很快，大量的bug会在第一时间修复。 此前，国内的巨头百度已经发布了MDL（传送门 ）框架、腾讯发布了NCNN（传送门 ）框架。下面笔者将比较下这三个移动端框架的异同之处。

欢迎来到我的Apple图片分类项目 在这个项目中，我探索了如何使用CNN和转移学习来建立图像分类器。 数据集包含从Google Image的“ iPhone”，“ iPad”和“ Macbook”的最高搜索结果中抓取的1500张图像。 完整的数据集可以在这里下载： : 。 目的是尝试创建图像分类器，以区分3种最主流的Apple产品-iPhone，iPad和Macbook。 从表面上看，它们可能会彼此混淆（没有缺口的旧版iPhone设计可能会误认为iPad，而带有键盘的新版iPad可能会误认为Macbook）。 虽然我们可以轻松区分它们，但我们可以教一个深度学习模型来做到这一点吗？ 哪种方法可以使我们获得最高的准确性？ 这些是将在本项目中回答的问题。 档案说明 该存储库中只有4个文件（自述文件和需求文件除外）。 该笔记本是一款Jupyter笔记本，可以在Google Colab（带有

TensorFlow-PythonApi中文版；内附英文对照版，用Google翻译亲自爬下来的，因为是机器翻译会有不准确的地方，但是日常应急已经够了 童叟无欺;感谢（http://www.tensorfly.cn/ 上有中文教程，但是没有api的中文翻译，所以这里只提供API的中文翻译）

tensorflow卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释

《 TensorFlow从零开始学》 参考资料尚在整理中，近期会更新 配套实验数据 网盘链接： ://pan.baidu.com/s/1toBd94g6WN4GQhk6BtV1Tg提取密码：u394