基于TensorFlow深度学习框架和聚类回归模型的大用户短期电力负荷预测

深度学习框架tensorflow详细安装教程，适合深度学习入门者！

文献Classification_of_remote_sensed_images_using_random_forests_and_deep_learning_framework译文

本课程讲解人工神经网络的基本知识，而后详细讲解深度学习的经典模型卷积神经网络 CNN，后基于CNN 讲解一个简单的人脸识别系统。知识点包括：神经元、感知机、BP 算法、梯度优化、卷积运算、池化运算、全连接层、激活函数、深度学习python 实现等。

颜色分类leetcode 深度宫颈癌：使用深度学习进行宫颈癌分类 概述 SIPakMed 数据集上宫颈癌分类的深度学习框架，可提高 PAP 涂片​​检查评估和癌症预后的准确性 简要总结 作为 ETH 项目的一部分，基于来自 PAP 测试涂片的细胞显微图像开发了用于宫颈癌检测和分类的深度学习框架。 该项目的目的是为医生提供一个有用的工具，以快速检测患者是否已经发展或有发展为宫颈癌的危险。简单地说，它构成了女性患者宫颈癌检测和预后的快速工具。 数据集 该模型将在 Pap 涂片图像中的正常和病理宫颈细胞的基于特征和图像的分类的新数据集上进行训练。 数据集可下载 该数据集由996张巴氏涂片（全片图像）的簇细胞图像组成，有5个宫颈细胞分类类别； a) 角化不良 b) Koilocytotic c) 化生性 d) 副基底层 e) 浅中级。 总体而言，该项目侧重于基于整个幻灯片显微细胞图像（不仅仅是裁剪的细胞图像，而是整个幻灯片）的 5 类分类分类 程序 下载 SIPakMed 数据集 SIPakMed 数据集结构需要类似于下图所示的结构。 使用“implementation_DatasetDivi

代码主要来自 https://github.com/MTlab/onnx2caffe和 https://github.com/205418367/onnx2caffe，感谢他们的贡献。 onnx 到 Caffe 我们可以将 onnx 操作转换为 caffe 层，它不仅来自 ，还来自许多其他 caffe 修改分支，如 ssd-caffe，并且仅支持 onnx opset_version=9。 通过 ONNX 将 pytorch 转换为 Caffe 此工具通过将模型转换为 Caffe 模型仅用于推理 通过 ONNX 将 tensorflow 转换为 Caffe 你可以使用这个 repo 。 其他用于 caffe bt ONNX 的深度学习框架 依赖关系 caffe（支持python） pytorch（如果要转换 onnx，则可选） 昂克斯 运行时 我们建议使用 protobuf

深度学习Pytorch学习的基础课程，内容讲解非常详细，适合入门阶段的coder自学，如果文件链接失效可以私信我，单独补发！压缩包密码为:深度学习pytorch框架

PyTorch中的3D多模式医学图像分割库我们坚信开放和可复制的深度学习研究。 我们的目标是在PyTorch中实现状态为状态的开源医学图像分割库。3D多模式医学图像分割库我们坚信开放和可复制的深度学习研究。 我们的目标是在PyTorch中实现先进的3D深层神经网络开源医学图像分割库。 我们还实现了最常见的医学图像数据集的一堆数据加载器。 该项目以MSc论文开始，目前正在进一步开发中。 尽管这项工作最初专注于3D多模态文胸

UniNet-Pytorch Pytorch端口。 虹膜识别的准确，通用的深度学习框架。 参考： Zhao Zijing和Ajay Kumar，“使用深度学习的空间对应特征实现更准确的虹膜识别”，计算机视觉国际会议（ICCV），聚焦，意大利威尼斯，2017年。 安装 Python 3.6 火炬1.0+ 火炬视觉0.2.2+ OpenCV3.4 咖啡（可选） tqdm（可选） 代码结构 ICCV17_版本本文附带的源代码和Caffe模型 楷模本文附带的源代码和Caffe模型 效用 caffemodel2pth.py 将网络参数从caffemodel导出为pytorch pth格式 标准化虹膜图像归一化功能。 normalize_tool.py 虹膜归一化工具。 左键单击以标记，右键单击以绘制一个圆（至少3个点），“ q”键确认，其他键取消 虹膜优先，瞳Kong后 seg

深度学习框架(TensorFlow)基础教程（全套PPT，代码以及素材）