文章见链接：https://blog.csdn.net/m0_54925305/article/details/123246627?spm=1001.2014.3001.5502
输入执行如下命令：python train-license-province.py train 进行省份简称训练
输入执行如下命令：python train-license-province.py predict 进行省份简称识别
输入执行如下命令：python train-license-letters.py train 进行城市代号训练
输入执行如下命令：python train-license-letters.py predict 进行城市代号识别
输入执行如下命令：python train-license-digits.py train 进行车牌编号训练
输入执行如下命令：python train-license-digits.py predict 进行车牌编号识别
2022-04-13 12:05:33
356.03MB
瓦迪亚
用于创建端到端Web应用程序的开源解决方案，以在各种临床场景中利用深度学习的力量，例如植入物检测，肺炎检测，脑部mri分割等。
公关建议：
除非项目维护人员另有要求，否则请提供测试分支的PR
适当地命名您的公关
确保您已经为此PR提出了一个问题，并且项目维护者已经批准并分配了您
在PR说明中，通常期望以下内容：
使用的数据集：
数据集大小：
数据集来源：
链接到Colab Notebook：请确保您授予具有链接的任何人查看权限
探索性数据分析[相关快照和您的推断]
使用的任何预处理方法。 [详细说明]
您的训练框架
用于训练的不同方法
测试/训练拆分
结果：请不要简单地陈述测试的准确性。 预计还会有其他性能指标，例如F1得分等
**绘制表格以显示对您使用的不同方法的性能的比较分析
结论：您认为哪种方法最好，为什么？
notebooks/目录中应包含用于训练的笔记本
2022-04-13 08:42:42
58KB
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tensorFlow2.4.0+windows-cpu的dll和lib
2022-04-12 17:05:54
49.01MB
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tensorFlow2.5.0+windows-cpu的dll和lib
2022-04-12 17:05:53
55.86MB
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tensorflow1.8,cuda9.1,cudnn7.1,avx2,安装了cuda9.1不想降级的朋友可以用这个安装包
2022-04-12 16:06:27
72.45MB
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基础知识看的差不多的了，所以最近开始玩一些有趣的项目。因为现在tensorflow已经作为keras的后端，将其集成了过来，API是在tf.keras下面，所以keras的项目也可以使用，只需要稍作修改即可
为了方便移植，我们一般都是直接从import导入模块的地方对代码进行微调，这样下面的代码基本上不用修改。本来想着直接在keras前面加上tensorflow就可以了，但是好像出了点问题。我在尝试之后，总结了一下需要注意的点：
在jupyter notebook中以下两种导入方式都是可以的：
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from te
2022-04-12 15:54:50
38KB
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