一个用tensorflow学习mnist手写数字库的学习算法示例

BigGAN-Tensorflow-master

给大家分享一套课程——Tensorflow深度学习入门与实战（全新2.0版本），提供全部数据集、代码和PPT。 本课程用通俗易懂的实例，系统讲解了Tensorflow2.0的使用，是一堂简明易懂、系统深入的 Tensorflow 2.0 教程。本课程讲解Tensorflow深度学习的概念和使用方法，适合有一定python语言基础和数据分析基础的学员学习参考。

面罩检测 该模型是轻量级的面罩检测模型。 基于ssd的骨干网是Mobilenet和RFB。 主要特点 Tensorflow 2.1 训练与推论 使用mAP的精度 使用tf.GradientTape急切模式训练 使用tf.keras网络功能 使用tf.data.TFRecordDataset数据集 ├── assets │ ├── 1_Handshaking_Handshaking_1_71.jpg │ ├── out_1_Handshaking_Handshaking_1_71.jpg │ ├── out_test_00002330.jpg │ └── test_00002330.jpg ├── checkpoints │ └── weights_epoch_100.h5 ├── components │ ├── config.py │ ├── __

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架

测试tensorflow_federated是否安装成功了.

anaconda、pytorch与tensorflow安装教程 一条龙，非常详细

本课程上半部分会从Tensorflow基础的框架开始介绍，从Tensorflow的安装开始，一步一步仔细讲解Tensorflow中的各种技术细节。让大家上手编写神经网络。同时也会补充一些深度学习相关的理论知识，如交叉熵，Softmax函数，深度学习中各种优化器的算法和应用等内容。下半部分会从头开始详细讲解几个深度学习的项目，如图像识别，验证码识别，word2vec，文本分类，语音分类等。

tensorflow版本 Faster RCNN训练自己的数据集-附件资源

用于sklearn和TensorFlow的学习，暂时没有中文版，内容详细，代码可用