这是一个通过opencv读取图片，并进行物体识别的demo，能够正常识别图像，且注释很清楚

tensorflow-2.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl 使用pip在线安装下载很慢，并且下载到中途还有可能失败，所以给大家提供一个CSDN下载地址。下载下来之后的本地安装方法见博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125260565

text-summarization-tensorflow 代码来自： 这个是关于英文文本的介绍，然后自己尝试应用在中文文本上，效果不是很理想。。 中文数据集来自：

DLology博客 怎么跑 简单方法：运行 。 另外，如果您想使用图像而不是图像，则此仓库随附。 需要安装 。 分叉并将此存储库克隆到本地计算机。 https://github.com/Tony607/object_detection_demo 安装所需的库 pip3 install -r requirements.txt 第1步：注释一些图像 使用自定义对象保存一些照片，最好将jpg扩展名保存到./data/raw目录。 （如果您的对象很简单，例如此存储库随附的对象，则20张图像就足够了。） 将那些照片调整为统一大小。 例如(800, 600)与 python resize_images.py --raw-dir ./data/raw --save-dir ./data/images --ext jpg --target-size "(800, 600)" 调整大小的图像位于.

多层感知机（multi-layer perceptron）实现手写体分类（TensorFlow）

Tensorflow学习实战之mnist手写体识别数据准备构建模型训练模型评估结果可视化显示 Tensorflow继续学习，今天是入门级的mnist手写体识别，改变前两次的线性回归，这次是逻辑回归，这样随之改变的是损失函数等 Tensorflow里面有一个examples的MNIST的手写，直接运行会自动下载。 训练了20次，效果还不错，慢慢的理解，把以前不懂得好多东西，学习中慢慢得到补充 收获： reshape，行优先，逐行排列，相当于把一整行数字排列后按reshape得行列填充进去，我的理解相当于图像里得resize one hot独热编码，一个为1，其余所有为0，适用于分类任务，是一种稀

turbofan_failure：飞机发动机故障预测模型

智能计算系统实验4-3-自定义 TensorFlow CPU 算子

在安装tensorflow完成后，import tensorflow as tf出现问题，问题如下： >>> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last): File I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py, line 58, in from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File I:\Anaconda3\lib\

TensorFlow Model Optimization Toolkit是一套用于优化ML模型的工具，用于部署和执行。在许多用途中，该工具包支持的技术有如下使用: - 降低云和边缘设备(如移动、物联网)的延迟和t推理成本。 - 将模型部署到对处理、内存、功耗、网络使用和模型存储空间有限制的边缘设备。 - 支持对现有的硬件或加速器运行和优化。 参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/125232613?spm=1001.2014.3001.5501