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

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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

凯拉斯·夏普 注意：该项目即将被归档。 为了更好的替换，请查看或 。 欢呼快乐，编码愉快！ 塞萨尔 正在进行的一项工作是将大多数Keras深度学习库移植到C＃。 欢迎来到Keras＃项目！ 我们的目标是在C＃中引入与体验兼容的类似Keras的API，这意味着，如果您已经了解Keras，则无需学习任何新概念即可使用Keras＃进行安装和运行。 这是Keras项目的直接逐行端口，这意味着当前发送到Keras主项目的所有更新和修补程序都应简单明了地应用于该分支。 与最初的项目一样，我们旨在同时支持TensorFlow和CNTK-但不支持Theano，因为该于2017年。 例 考虑下面，如下所示

本文实例为大家分享了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集，供大家参考，具体内容如下 import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) trX, trY, teX, teY = mnist.tr