深度学习，tensorflow-gpu2.1.1版本，TensorFlow-gpu版本c++动态库。可以使用，包含include文件，dll和lib文件。

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错，在mnist数据集是常用的入门集数据，VGG层数非常多，如果严格按照规范来实现，并用来训练mnist数据集，会出现各种问题，如，经过16层卷积后，28*28*1的图片几乎无法进行。 先介绍下VGG ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。 他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3×3的卷积和2×2的汇聚。他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Ca

基于Tensorflow Lite框架,在 Android 上的一次尝试性实验。 本实验参考Google官方Github文档tensorflow/tensorflow 中的TF Classify， 通过训练不同的司机面部的模型，接着把它部署在了Android手机上，最后增加了一个原先没有的切换前后摄像头的功能。 安装 Bazel (参考Bazel官方教程) 安装 JDK 8 安装并更新 Bazel 下载 Tensorflow 源码 下载 Android studio 和 An

图片鉴黄主要思路是通过nsfw.tflite模型文件生成Interpreter，然后通过Interpreter获取python中定义的入口ByteBuffer的张量（Tensor），然后把要鉴别的文件做归一化处理，输入到ByteBuffer中，通过运行Interpreter获取结果即可，其流程如下图所示： image 2.2 实现步骤 2.2.1 添加依赖 在build.gradle中添加TensorFlow依赖： implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly' implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:0.0.0-nightly' 2.2.2 拷贝训练模型文件 将resources目录下的nsfw.tflite文件拷贝到手机SD存储卡上。 2.2.3 加载训练模型文件 public void init() { File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory() +

主要介绍了Tensorflow中的dropout的使用方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

使用TensorFlow Cookbook进行机器学习 Packt出版的《使用TensorFlow Cookbook进行机器学习》。

Explore machine learning concepts using the latest numerical computing library — TensorFlow — with the help of this comprehensive cookbook About This Book Your quick guide to implementing TensorFlow in your day-to-day machine learning activities Learn advanced techniques that bring more accuracy and speed to machine learning Upgrade your knowledge to the second generation of machine learning with this guide on TensorFlow Who This Book Is For This book is ideal for data scientists who are familiar with C++ or Python and perform machine learning activities on a day-to-day basis. Intermediate and advanced machine learning implementers who need a quick guide they can easily navigate will find it useful. What You Will Learn Become familiar with the basics of the TensorFlow machine learning library Get to know Linear Regression techniques with TensorFlow Learn SVMs with hands-on recipes Implement neural networks and improve predictions Apply NLP and sentiment analysis to your data Master CNN and RNN through practical recipes Take TensorFlow into production In Detail TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and will let you dig deeper and gain more insights into your data than ever before. You’ll work through recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and deep learning – each using Google’s machine learning library TensorFlow. This guide starts with the fundamentals of the TensorFlow library which includes variables, matrices, and various data sources. Moving ahead, you will get hands-on experience with Linear Regression techniques with TensorFlow. The next chapters cover important high-level concepts such as neural networks, CNN, RNN, and NLP. Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, the last chapter will show you how to take it to production. Style and approach This book takes a recipe-based approach where every topic is explicated with the help of a real-world example.

tensorflow实现单层感知机对MNIST分类-附件资源

适用于Python的HPC基准 这是一组基准测试，用于测试使用Python前端的各种计算后端的顺序CPU和GPU性能。 具体来说，我们想测试哪种高性能后端最适合地球物理（基于有限差分）的模拟。 内容 常问问题 为什么？ 科学的Python生态系统正在蓬勃发展，但是Python中的高性能计算还不是真正的事情。 我们尝试来更改此，但是我们应该使用哪个后端进行计算？ Python前端到高性能后端的开发需要大量的时间和资源，但是这些通常是为深度学习量身定制的。 我们想了解一下，通过（滥用）这些库进行地球物理建模，我们是否可以从这些进展中获利。 为什么基准看起来如此怪异？ 这些或多或少是逐字记录副本（即物理模型的实际部分）。 大多数地球系统和气候模型组件都基于有限差分方案来计算导数。 这可以通过数组的索引移位（例如0.5 * (arr[1:] + arr[:-1]) ， arr在每个点的一

TensorFlow是由Google开发的深度学习框架，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现，无论你是专家还是初学者，它都可以帮助你轻松构建和部署机器学习模型。作为当下最为热门的机器学习框架，TensorFlow具有非常完整的生态系统，可以帮助你使用机器学习解决各种棘手的现实问题，并随时随地进行可靠的机器学习生产，英特尔、AIRBUS、中国移动、小米等一大批知名企业都在使用TensorFlow进行开发。【超实用课程内容】 本课程将从实战的角度出发，手把手教你使用TensorFlow实现各类深度学习算法——图像分类、语义分割、姿态估算等，全面提升学员的深度学习开发水平，帮助你在人工智能的浪潮之中创造属于自己的新天地 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/26956 移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦） 本课程为录播课，课程永久有效观看时长，但是大家可以抓紧时间学习哦~