TensorflowIO操作 PPT + Python源码 + 运行结果截图 TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口(Application Programming Interface, API) 。自2015年11月9日起,TensorFlow依据阿帕奇授权协议(Apache 2.0 open source license)开放源代码
2022-05-03 12:05:56 1.79MB 源码软件 Tensorflow IO
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tensorflow2.4 py3.8 whl文件 pip install tensorflow 即可安装文件
2022-05-03 10:29:43 353.51MB python tensorflow
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使用TensorFlow Serving部署Keras模型 阅读有关此项目的更多信息
2022-05-01 15:33:23 170.94MB flask machine-learning deep-learning keras
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离线安装tensorflow时,相关的20个依赖库,包括tensorflow1.6.0和tensorflow1.14.0两个版本。
2022-04-30 20:43:52 144.9MB 深度学习
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DoubleU-Net:用于医学图像分割的深度卷积神经网络 DoubleU-Net以VGG19作为编码器子网开始,其后是解码器子网。在网络中,输入图像被馈送到修改后的UNet(UNet1),后者会生成预测的蒙版(即output1)。然后,我们将输入图像与生成的蒙版(即output1)相乘,该蒙版用作第二个修改的U-Net(UNet2)的输入,该第二个U-Net(UNet2)生成另一个生成的蒙版(output2)。最后,我们将两个掩码(输出1和输出2)连接起来,以获得最终的预测掩码(输出)。 请在此处找到论文: ,Arxiv: 建筑学 数据集: 本实验使用以下数据集: MICCAI 2015细分挑战赛(用于培训的CVC-ClinicDB和用于测试的ETIS-Larib) CVC诊所数据库 病变边界分割挑战/ li> 2018数据科学碗挑战赛 超参数: 批次大小= 16 纪元数= 300
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石头剪刀布视觉 使用实时摄像头让机器查看人的手,并使用卷积神经网络实时识别手(石头、纸或剪刀)的姿势。 系统要求 相机设备(例如笔记本电脑的内置网络摄像头) Python(3.6 或更高版本) Numpy(1.13.3 或更高版本) TensorFlow(1.8 或更高版本) 以下任一情况: PyGame(1.9.3 或更高版本) OpenCV(3.2.0 或更高版本) PyGame 与 OpenCV 要访问相机并在屏幕上显示 GUI 窗口,需要一个能够完成所有这些操作的库。 该项目目前支持 2 个库:PyGame 和 OpenCV。 任何一种都可以使用。 为了帮助您选择,这里是一个比较: OpenCV 优势: 适用于各种平台,包括 Linux 和 Windows。 OpenCV缺点: 作为一个成熟的计算机视觉库,它对于访问相机的小任务来说过于庞大和繁重。 轮子大小
2022-04-30 15:45:32 4.95MB opencv machine-learning computer-vision tensorflow
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本Demo 是为了在android上跑TensorFlow模型的 方便那些想把TensorFlow官网上的demo集成到自己项目里却又找不到头绪的人使用 正所谓前人栽树后人乘凉 https://github.com/tensorflow/tensorflow https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation Denis Tome, Chris Russell, Lourdes Agapito提出的Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image论文 在此特别感谢上述作者,喜欢原作的可以去使用原项目。同时欢迎大家下载体验本项目,如果使用过程中遇到什么问题,欢迎反馈。 如果需要自动打标请使用:https://github.com/yuxitong/AutoMarKingTensorFlowPython 另外特别感谢 zyxcambridge(https://github.com/zyxcambridge) 童鞋 manoshape(https://github.com/manoshape)
2022-04-30 12:34:06 145.78MB Android代码
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基于TensorFlow+OpenCV的焊缝识别 文章地址: https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/124505827
2022-04-30 09:09:31 7.52MB TensorFlow OpenCV 机器学习 计算机视觉
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利用TensorFlow在ImageNet上实现PNASNet-5
2022-04-29 18:03:34 12KB Python开发-机器学习
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pix2pix 描述 这是使用pix2pix进行音频源分离(混合到人声)的。 我将原始数据(混合和人声对数据集)预处理为可以作为二维图像处理的声谱图,然后训练模型。 有关详细的超hyperparams.py ,请参见文件hyperparams.py。 要求 NumPy> = 1.11.1 TensorFlow> = 1.0.0 解放军 数据 我使用的DSD100数据集由成对的混合音频文件和人声音频文件组成。 完整的数据集(〜14 GB)可以在下载。 文件描述 hyperparams.py包含所有需要的超级参数。 data.py加载训练数据并将其预处理为原始数据序列的单位。 modules.py包含网络的所有方法,构造块和跳过连接。 networks.py建立网络。 train.py用于培训。 训练网络 步骤1.如有必要,在hyperparams.py调整超级参数。 步骤2.如
2022-04-29 17:40:42 5KB Python
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