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

【物体检测快速入门系列 | 01 】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器（http://t.csdn.cn/jPCca）博文配套的项目源代码，包含数据集标注，标签映射，标注文件格式转换脚本，训练流水线配置，训练脚本、评估脚本、导出脚本、模型推理脚本，整套自定义物体检测流水线工具链。

TensorFlow2.1 notebook

北大 曹健老师课程的学习笔记上传供个人留存使用

本文来自于网络，本文主要介绍了如何用深度强化学习来展示TensorFlow 2.0的强大特性，希望对您的学习有所帮助。在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性。虽然我们的目标是展示TensorFlow2.0，但我将尽最大努力让DRL的讲解更加平易近人，包括对该领域的简要概述。事实上，由于2.0版本的焦点是让开发人员的生活变得更轻松，所以我认为现在是

系统介绍 技术框架： 前端：vue 后端：springboot 算法：python+tensorflow2.3 系统主要功能： 图片上传、波导识别、系统管理（用户管理、权限管理、菜单管理） 可训练成--人脸识别、花卉识别等 详情：https://blog.csdn.net/qq_33037637/article/details/124947836

GAN生成对抗网络入门与实战视频教程，新增Tensorflow2.0代码实现，16章完整版，提供源码和数据下载。 课程深入浅出，从深度学习（tensorflow）基础讲起，既有原理的介绍，又对实现代码做了精讲。为使课程简单易懂，代码实现全部从简，使用简洁的代码实现各种各样的GAN实例。本课程深入讲解近年来复杂分布上无监督学习方法——生成对抗网络（GAN）的原理与应用实例。

TensorFlow2.0以后的版本有了质的飞跃，非常值得学习使用。但是TensorFlow的离线安装非常痛苦，所需的依赖包众多，为了给大家省事，这个压缩包包含了64位Windows下Python3.8对应的TensorFlow2.6所需的所有whl文件，可以实现离线安装，按照顺序pip install即可。

减少过拟合方法： 交叉验证 normalization 学习率调整， learning rate decay momentum动量调整 k折交叉检验： 正则化： 更小的权值w，从某种意义上说，表示网络的复 杂度更低，对数据的拟合刚刚好（这个法则也叫做奥卡姆剃刀） 添加正则化相当于参数的解空间添加了约束，限制了模型的复杂度 L1正则化的形式是添加参数的绝对值之和作为结构风险项，L2正则化的形式添加参数的平方和作为结构风险项 L1正则化鼓励产生稀疏的权重，即使得一部分权重为0，用于特征选择；L2鼓励产生小而分散的权重，鼓励让模型做决策的时候考虑更多的特征，而不是仅仅依赖强依赖某几个特

本文的安装环境为tensorflow2.1，使用的算法为LSTM算法，数据集为keras的imdb数据集。对于研究tensorflow2.1中LSTM算法的人可以借鉴参考