代码运行环境+代码 TensorFlow实现 遥感图像识别 FPN算法 Convnext神经网络

最新的tensorflow whl 文件，windows10 下，python 3.7 版本。 cpu版本的啊，不是gpu的 要的朋友别下错了。

Match-LSTM和答案指针（Wang和Jiang，ICLR 2016） 此仓库尝试在同一张纸上重现2016年论文中的match-lstm和answer指针实验。 许多预处理锅炉代码来自Stanford CS224D。 代码的内容在qa_model.py中。 为了使代码正确，我不得不修改tensorflow的原始注意力机制实现。 给定一组段落，运行train.py训练模型，并运行qa_answer.py生成答案。 请通过与我联系以获取更多信息。 该代码还充当示例代码，展示了如何将tensorflow的注意力机制连接在一起。 截至2017年8月13日，此类示例在任何地方都不可用。 预处理

已淘汰 该项目建于2016年（旧的张量流时代），在新的张量流下，一些设计选择不再有意义。 您可能会在其他地方找到更好的seq2seq教程/实现。 seq2seq_chatbot 张量流中Seq2seq聊天机器人的实现。 特征 带智能加载程序的动态rnn （无填充） 预测中的波束搜索（全局最优快速近似） 解码器的信号指示器（解码器上的部分控制） 技术报告： : : Python 2.7依赖项 张量流1.8 麻木 json 操作说明 运行“ python train.py”，然后等待（在具有cuda 9.0和cudnn 7.0的GTX 1080 Ti上运行5分钟），直到训练完成 运行“ python test.py”以进入与聊天机器人的交互式会话 尝试自己的数据 可以对自己的数据运行它，但是您需要至少生成2个文件，其格式与bbt_data中的文件相同。 text.txt，这是

cudnn官网下载需要注册，比较麻烦，现在直接提供资源下载。window10下安装tensorflow1.1或以上所需要的cudnn，该cudnn版本对应CUDA8.0版本，文件解压后分别copy至CUDA\v8.0 中三个目录下：bin，include，lib即可，亲测可用

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Tensorflow入门-熟悉安装和基本的使用。 适合纯想学习Tensorflow环境搭建的学员， 通过学习可以学会tensorflow安装和体验tensorflow技术。

Tensorflow的安装和最简单的实例，本文是自己的电脑安装的Tensorflow，安装的每一个步骤都有截图，但是我安装的是CPU版本的，在文章最后有两个简单的实例分别用软件Spyder和Anaconda3测验，都成功运行。

包含多种实际案例 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。 包含洗发水销量预测、空气质量预测等实际案例。 LSTM单变量、Multi-Step LSTM预测、长短周期记忆网络等方法 Keras中长短期记忆模型的5步操作 Keras中长短期记忆模型的5步操作代码分析 one-hotenoder与Keras one-hotenoder与scikit学习 手动one-hotenoder

Tensorflow实现的简单BP神经网络模型，记录实现训练与测试损失.以及测试精度等信息。