基于TensorFlow2.2的 deeplabv3+ 源码。按readme操作即可跑通，十分方便。

文字分类器 此仓库是基于Tensorflow2.3的文本分类任务，分别支持： 随机初始单词嵌入+ TextCNN 随机初始词嵌入+注意+ TextCNN 随机初始单词嵌入+ TextRCNN Word2Vec + TextCNN Word2Vec +注意+ TextCNN Word2Vec + TextRCNN 伯特嵌入（没有微调，直接取向量）+ TextCNN Bert嵌入（没有微调，直接取向量）+ TextRCNN 代码支持二分类和多分类，此项目基于爬取的游戏评论正是个二元的情感分类作为演示。 环境 python 3.6.7 张量流== 2.3.0 gensim == 3.8.3 杰巴== 0.42.1 sklearn == 0.0 其他环境见requirements.txt 更新历史 日期 版本 描述 2018-12-01 v1.0.0 初始仓库 2020-10-

无监督方面提取 基于tensorflow2.3的BERT实现 依存关系 Python3 张量流2.3

适合深度学习基础学习者，最适合TensorFlow入门的上手实践项目；源码基于TensorFlow2.1和cifar10数据集，包含LetNet \AlexNet \InceptionNet \VGG \ResNet的代码实现、模型保存和loss曲线。

手势识别 基于tensorflow2.0 + opencv + CNN实现0-9手势识别 请查看我的CSDN以获取详细信息

基于TensorFlow2 线性回归.py

基于TensorFlow2时装分类.py