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Google老师亲授TensorFlow2.0入门到进阶（教学视频、笔记） 第1章 Tensorflow简介与环境搭建 第2章 Tensorflow keras实战 第3章 Tensorflow基础API使用 第4章 Tensorflow dataset使用 第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0 第6章 卷积神经网络 第7章 循环神经网络 第8章 Tensorflow分布式 第9章 Tensorflow模型保存与部署 资料

DeepLearning.ai 吴恩达深度学习课程笔记PDF

项目涉及大量的跟踪和错误方法、调谐等。该模型经过良好的训练，能够区分男性和女性的声音，并且具有100%的准确度。该模型经过调整，能够以70%以上的准确率检测情绪。通过包含更多用于培训的音频文件，可以提高准确性。 项目详细说明见文档。 Datasets: Made use of two different datasets: RAVDESS. This dataset includes around 1500 audio file input from 24 different actors. 12 male and 12 female where these actors record short audios in 8 different emotions i.e 1 = neutral, 2 = calm, 3 = happy, 4 = sad, 5 = angry, 6 = fearful, 7 = disgust, 8 = surprised. Each audio file is named in such a w

由于大多数深度学习模型部署在嵌入式平台均出现推理速度过慢的情况，因此引用到tensorRT来加速推理深度学习模型，以yolov5为例，本文介绍了两种方式将yolov5在pytorch框架下训练出的.pt权重抓换成tensorRT的推理引擎。从而实现深度学习模型在嵌入式平台的部署与加速。本文实验平台为jetson nano及jetson TX2.加速效果明显

1.包含完整的训练数据集 2.有单独的数据读取程序 3.训练效果好 4.python程序

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