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TensorFlow 2.0 Alpha版，用户现在可以抢先体验；(进群交流下载887372329）2.0版本具有简易性、更清晰、扩展性三大特征，大大简化API；

介绍了深度学习，神经网络等基础知识，使用TensorFlow平台，附带有python代码，适合初学者使用 代码百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1u3KH1rtd8s5txPokw1lt-A 提取码：i9ht

张量板聚合器 该项目包含一个易于使用的方法来聚合多个张量板运行。 来自多次运行的标量的最大值，最小值，平均值，中位数，标准偏差和方差将另存为新的张量板摘要或.csv表。 有一个类似的工具使用pytorch输出张量板摘要： 功能概述 聚合多个张量板文件的标量 将聚合另存为新的Tensorboard摘要或另存为.csv 通过任何numpy函数进行汇总（默认值：最大值，最小值，平均值，中位数，标准差，变量） 允许任意数量的子路径结构 保持步骤编号 节省每一步的平均挂墙时间 设置和运行配置 将存储库文件下载或克隆到您的计算机 进入存储库文件夹 安装要求： pip3 install -r requirements.txt --upgrade 现在，您可以使用以下命令运行聚合： python aggregator.py 参数 范围 默认 描述 - 小路 可选的 当前工作目录 包含运行的文件

在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数： 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes 第二个参数lab

多分类损失函数 label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes] 使用 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1) – y_true 真实值， y_pred 预测值 – from_logits,我的理解是，如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就使用设为`False`,   如果预测结果未经过softmax就设为`True`. pred = tf.c

Deezer 的(Tensorflow)音源分离库，可用命令行直接提取音乐中的人声、钢琴、鼓声等 关于 Spleeter 是 Deezer 源代码分离库，带有用 Python 编写的预训练模型，并使用 Tensorflow。 它可以轻松训练源分离模型（假设您有一个孤立源的数据集），并提供已经训练好的最先进的模型来执行各种风格的分离：人声（歌声）/伴奏分离（2 个词干）人声 /鼓/贝斯/其他分离（4个词干） 人声/鼓/贝斯/钢琴/其他分离（5个词干） 2个词干和4个词干模型在musdb数据集上有很高的表现。 Spleeter 也非常快，因为在 GPU 上运行时，它可以将音频文件分离为 4 个词干，比实时速度快 100 倍。 我们设计了 Spleeter，因此您可以直接从命令行使用它，也可以直接在您自己的开发管道中作为 Python 库使用它。 它可以与 Conda、pip 一起安装或与 Docker 一起使用。 快速入门 想尝试但不想安装任何东西？ 我们已经设置了一个 Google Colab。 准备好深入了解了吗？ 在几行中，您可以使用 Conda 安装 Spleete

1. 使用的模型是centernet 2. 使用predict.py可以进行预测 3. 使用的环境是tensorflow 4. 建议安装cuda使用 5. 该检测容易误检人脸，建议演示时避免人脸靠得太近 6. 根据手语对照表可以使用项目检测相应的手语

说明：本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能 学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。

适配昇腾tensorflow插件1.15.0版本whl，免编译