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、

本内容是根据北京大学曹平老师的《人工智能实战：tensorflow笔记》的代码和笔记整理、以及人工智能白皮书和tensorflow技术文档，以及自己在实现这些代码的思路，希望看了我的内容、都可以更好的投入人工智能开发行业中去。

基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别 基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别 基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别 基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别

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