netron是一个深度学习模型可视化库，其支持以下格式的模型存储文件： ONNX (.onnx, .pb) Keras (.h5, .keras) CoreML (.mlmodel) TensorFlow Lite (.tflite) netron并不支持pytorch通过torch.save方法导出的模型文件，因此在pytorch保存模型的时候，需要将其导出为onnx格式的模型文件，可以利用torch.onnx模块实现这一目标。

captcha_cracker 简介 这是一个基于 编写的卷积神经网络模型，简单实现的验证码识别功能。 是一款 社区中流行的验证码生成库, 项目模型的训练集以及在线测试所用到的验证码均采用该库生成。 运行环境 Ubuntu16.04 python3.5.2 virtualenv Tensorflow Backend 实现原理 用 Captcha 生成2组每组2000个4位验证码图片（图片尺寸：36×120），并等分成4份(单张图片尺寸：36×30)，将单个字符的图片分类保存在 images 目录中作为训练集（每组8000张图片）。 生成2组每组500个4位验证码图片（图片尺寸：36×120），并等分成4份(单张图片尺寸：36×30)，将单个字符的图片分类保存在 images 目录中作为测试集（每组2000张图片）。 运行 pack_data.py 将图片转为 RGB 矩阵并用cPic

ESPCN-TensorFlow TensorFlow（ESPCN）中高效子像素卷积神经网络的TensorFlow实现。 基于网络和本改编的代码。 这个网络可以实现的实时性能 ，同时也超越了质量 。 先决条件 Python 2.7 TensorFlow 脾气暴躁的 Scipy版本> 0.18 用法 在训练每个新模型之前，运行prepare_data.py格式化训练和验证数据培训： python train.py 可以指定时期，学习率，批量大小等： python train.py --epochs 10 --learning_rate 0.0001 --batch_size 32 用于生成： python generate.py 必须指定检查点，低分辨率图像和输出路径python generate.py --checkpoint logdir_2x/train --lr_image

了解RNN的基本单元及其改进之后，接下来我们使用RNN进行一个简单的名字生成实战来了解实际使用中需要注意的地方及要点，废话不多说。。。 目录 一、数据预处理及加载 1、数据预处理 2、数据加载 二、RNN模型搭建 三、在动态图中训练模型 四、模型预测 五、RNN模型的优化技巧 一、数据预处理及加载 这里使用的数据为一系列的英文人名，具体链接: https://pan.baidu.com/s/1pPCw_dRUXQnwH1YOsKqxXQ， 提取码: cx5w。 1、数据预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：

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

深度学习项目案例TensorFlow.rar 深度学习项目案例TensorFlow.rar 带源码