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。

GoogLeNet Inception v1 结构 及 pytorch、tensorflow、keras、paddle实现ImageNet识别 环境 python3.6，tensorflow-gpu 1.12.0 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/2/3 9:56 # @Author : Zhao HL # @File : InceptionV1-tensorflow.py import sys, cv2, os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image impo

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循环GAN-TensorFlow 使用TensorFlow进行CycleGan的实现（正在进行中）。 原始论文： : 测试数据结果 苹果->橙色 输入值 输出量 输入值 输出量 输入值 输出量 橙色->苹果 输入值 输出量 输入值 输出量 输入值 输出量 环境 TensorFlow 1.0.0 的Python 3.6.0 数据准备 首先，下载一个数据集，例如apple2orange $ bash download_dataset.sh apple2orange 将数据集写入tfrecords $ python3 build_data.py 检查$ python3 build_

适用tensorflow2.3—python3.8，含安装顺序和指令指令，仅需复制粘贴轻松安装。默认提前安装了anaconda，若另需依赖资源可从网站：https://pypi.org/上下载

Android TensorFlow Lite 初探 数字分类器 非kotlin 相关文章:https://blog.csdn.net/ansondroider/article/details/108508065 修改后的JAVA代码

盗梦空间-v3-cifar10 基于 。 安装 拉Docker镜像 $ docker pull tensorflow/tensorflow:1.7.0-py3 $ docker run -it --name {docker-name} tensorflow/tensorflow:1.7.0-py3 /bin/bash 拉GitHub存储库 ~# apt-get update ~# apt-get install git ~# git clone https://github.com/PJunhyuk/inception-v3-cifar10 下载数据集 ~/inception-v3-cifar10# python download_and_convert_data.py --dataset_name=cifar10 --dataset_dir="/tmp/data/cifar10" 用法

盗版模块的实现 除了代码本身的注释外，我还写了一篇文章，您可以在找到有关Inception Module和GoogLeNet的进一步说明。 内容 inception.py模块的实现 Inception Train & Test.ipynb ：笔记本，用于培训和测试Inception模块的实现。 layers ：包含实现基本层的文件[卷积，最大池化和完全连接] 如果您在查看笔记本文件时遇到问题，请单击。

matlab精度检验代码 DiagnosisDL2TF 使用TensorFlow建立简单的轴承故障诊断模型 1、数据来源及介绍 轴承、轴、齿轮是旋转机械重要组成部分，为了验证深度学习在旋转装备故障分类识别的有效性，本文选取凯斯西储大学轴承数据库(Case Western Reserve University, CWRU)[9]为验证数据。CWRU实验装置如图 4‑1所示。轴承通过电火花加工设置成四种尺寸的故障直径，分别为0.007、0.014、0.021、0.028英寸。实验中使用加速度传感器采集振动信号，传感器分别被放置在电机驱动端与风扇端。由于驱动端采集到的振动信号数据全面，并且收到其他部件和环境噪声的干扰较少，因此本文选取驱动端采集的振动信号作为实验数据。实验数据包括4种轴承状态下采集到的振动信号，分别为正常状态（Normal，N）、滚珠故障状态（Ball Fault，BF）、外圈故障状态（Outer Race Fault，ORF）以及内圈故障状态（Inner Race Fault，IRF），每种状态下采集到的信号又按照故障直径与负载的大小进行分类，其中故障直径分别为0.007、