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keras安装步骤的ppt 1、ANACONDA 安装 2、Cuda及cuDNN安装 3、Tensorflow-gpu版本安装 4、Keras安装 5、Anaconda的使用 6、Keras分类示例

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舌苔数据集，两千多张图片，512x512通道，包含原图和labelme打好的标签

扩散卷积循环神经网络：数据驱动的交通预测 这是以下论文中Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network的TensorFlow实现： Yaguang Li、Rose Yu、Cyrus Shahabi、Yan Liu，，ICLR 2018。 要求 scipy>=0.19.0 numpy>=1.12.1 熊猫>=0.19.2 皮亚尔 统计模型 张量流>=1.3.0 可以使用以下命令安装依赖项： pip install -r requirements.txt 数据准备 洛杉矶（METR-LA）和湾区（PEMS-BAY）的交通数据文件，即metr-la.h5和pems-bay.h5 ，可以在或，需要放入data/文件夹。 *.h5文件使用HDF5文件格式将数据存储在panads.DataFrame 。 下面是一个例子： 传感器_0 传

tensorflow检测物体实例:TensorFlow.js是Tensorflow的JavaScript版本。你可能听说过Tensorflow，因为它是世界上最受欢迎的机器学习工具。 TensorFlow.js充分吸取了机器学习的优点，并将应用于支持JavaScript 的node.js和浏览器中。更好的是，TensorFlow.js中包含几个主要的TensorFlow模型库中用于计算机视觉的预构建模型。本文会介绍其中两个模型。

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今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理。TensorFlow.NET是基于 .NET Standard 框架的完整实现的TensorFlow，可以支持 .NET Framework 或 .NET CORE , TensorFlow.NET 为广大.NET开发者提供了完美的机器学习框架选择。 SciSharp STACK：https://github.com/SciSharp 什么是Tensor

1.标量方向传播 1.1 代码 import torch #定义输入张量x x=torch.Tensor([3]) print(x) #初始化权重参数W,偏移量b、并设置require_grad属性为True，为自动求导 w=torch.randn(1,requires_grad=True) b=torch.randn(1,requires_grad=True) print("w=",w) print("b=",b) #实现前向传播 y=torch.mul(w,x) #等价于w*x print(y) z=torch.add(y,b) print(z)#等价于y+b #查看x,w，b页子节