介绍如何使用`TF Lite model maker`库创建TensorFlow Lite模型。我们将在自定义数据集上微调一个预训练的图像分类模型，并进一步探索Tensorflow Lite支持的不同类型的模型优化技术，并将其导出到TF Lite模型。将创建的TF Lite模型与通过Tensorflow Lite 转换的模型进行详细的性能比较，最后将模型部署到web应用中。

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MobileFaceNet_TF MobileFaceNet的Tensorflow实现。 依存关系 张量流> = r1.5 OpenCVPython的3.x python 3.x 科学的 斯克莱恩 麻木 网络 泡菜 准备数据集 选择以下链接之一来下载Insightface提供的数据集。 （特别推荐MS1M-refine-v2） ， ， ， 将数据集移动到${MobileFaceNet_TF_ROOT}/datasets 。 运行${MobileFaceNet_TF_ROOT}/utils/data_process.py 。 预训练模型 训练 通过特殊项目自行优化超级参数。

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

解压即可使用，运行代码可在本人博客中找到。大多数示例使用手写数字的MNIST数据集[1]。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。为简单起见，每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征的一维numpy数组。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow pdf最新版本

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通过最近邻域法（KNN）实现手写数字的识别，并且计算识别的准确率

TensorFlow2.0以后的版本有了质的飞跃，非常值得学习使用。但是TensorFlow的离线安装非常痛苦，所需的依赖包众多，为了给大家省事，这个压缩包包含了64位Windows下Python3.8对应的TensorFlow2.6所需的所有whl文件，可以实现离线安装，按照顺序pip install即可。

提供了TensorFlow中Graph Attention Network（GAT）图层的实现，以及最小执行示例（在Cora数据集上）