自己编译的Tensorflow，在 Ubuntu 18.04 环境下编译的，支持 CPU 的 AVX AVX2 FMA 指令，我的 CPU 是 4 代 i5。官方的二进制版 Tensorflow 只支持 CPU 的 AVX 指令，不支持 AVX2 和 FMA；自己编译会遇到各种各样的错误，终于编译成功了，发现在其他机器上安装竟然也能运行，分享给大家。在放置目录下使用 sudo -H pip3 install tensorflow-1.9.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 进行安装，请预先安装好 python3 环境，比如这样 sudo apt-get install python3-numpy python3-dev python3-pip python3-wheel 。

状态：存档（代码按原样提供，预计无更新） 伯特·凯拉斯 Google BERT（来自Transformers的双向编码器表示）的Keras实现和OpenAI的Transformer LM能够使用微调API加载预训练的模型。 更新：得益于 TPU支持进行推理和训练 如何使用它？ # this is a pseudo code you can read an actual working example in tutorial.ipynb or the colab notebook text_encoder = MyTextEncoder ( ** my_text_encoder_params ) # you create a text encoder (sentence piece and openai's bpe are included) lm_generator = lm_generator ( text_encoder , ** lm_generator_params ) # this is essentially your data reader (single sente

基于TensorFlow.js的YOLOv5实时目标检测项目源码.zip

Face Mask Detection-口罩检测 基于计算机视觉和深度学习的口罩检测系统 使用 OpenCV 和 Tensorflow/Keras。使用 OpenCV、Keras/TensorFlow 构建的面罩检测系统，使用深​​度学习和计算机视觉概念来检测静态图像和实时视频流中的面罩。在持续的 COVID-19 大流行中，没有有效的口罩检测应用程序，现在对交通工具、人口稠密地区、住宅区、大型制造商和其他企业的安全需求很高。'with_mask' 图像的大型数据集的缺乏使这项任务变得繁琐和具有挑战性。我们的口罩检测器不使用任何变形蒙版图像数据集，并且模型是准确的。由于使用 MobileNetV2 架构，计算效率高， 特征 我们的口罩检测器不使用任何变形蒙版图像数据集，并且模型是准确的 由于 Covid-19 的爆发，该系统可用于需要出于安全目的进行面罩检测的实时应用 该项目可与嵌入式系统集成，应用于机场、火车站、办公室、学校和公共场所，以确保遵循公共安全准则 它的计算效率很高，因此更容易将模型部署到嵌入式系统（Raspberry Pi、Google Coral 等） 该数据集包含

基于TensorFlow的数字识别软件，有GUI界面，可以使用GPU进行训练，仅测试过python2.7版本，直接运行ui.py即可，其他功能直接点击按钮，可进行神经网络训练，单张图片识别等，需要导入TensorFlow等模块，适合作为课堂作业提交

这个是取自tensorflow源码中的代码，是我文章中需要的，有需要可以下载

Could not load dynamic library ‘cusolver64_11.dll‘； dlerror: cusolver64_11.dll not found

21个项目玩转深度学习 21个项目玩转深度学习 21个项目玩转深度学习 21个项目玩转深度学习 21个项目玩转深度学习 21个项目玩转深度学习

人工智能-项目实践-实体识别-基于tensorflow深度学习的中文的命名实体识别 一个中文的实体命名识别系统 当前版本基于双向循环神经网络（BiRNN） + 条件随机场（CRF）来完成实体的标注。 基本思路是利用深度神经网络提取特征，从而避免了手动提取特征的麻烦。 第二部和传统的方式一样，使用CRF在做最后的标注。 该程序使用Tensorflow完成，使用了当前较新的DataSet API，使数据预处理和feed更优雅。 由于使用了新的API， Tensorflow版本必须大于1.2.0，代码升级后使用的是TensorFlow1.4，不确定原来Tensorflow1.2是否还兼容。

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架