tensorflow-lite-yolo-v3 将YOLO v3对象检测器的权重转换为tensorflow lite格式。 它也可以用于张量流服务。 设置环境 docker build -t tflite . docker run -it -v /home/peace195/tensorflow-lite-yolo-v3:/root/ tflite 怎么跑 下载COCO类名称文件： wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/data/coco.names 下载具有所需权重的二进制文件： 全权重： wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 小重量： wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-

pypi不提供python3.8的tensorflow-gpu，这个是从NGC的docker中编译的。

通过生成多列卷积神经网络进行图像修复 ，，，，。 带有矩形遮罩的Places2，CelebA-HQ和Paris街景的结果。 在Places2和CelebA-HQ上随机抽奖的结果。 介绍 该存储库适用于NeurIPS 2018论文`` ''。 如果我们的方法对您的研究有用，请考虑引用： @inproceedings{wang2018image, title={Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks}, author={Wang, Yi and Tao, Xin and Qi,

TensorFlow 2.0 Alpha 版现已推出 安装 TensorFlow 2.0 Alpha 版的预览版本。有关支持 CUDA® 的卡，请参阅 GPU 指南。 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 安装 TensorFlow 我们在以下 64 位系统上测试过 TensorFlow 并且这些系统支持 TensorFlow： Ubuntu 16.04 或更高版本 Windows 7 或更高版本 macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（不支持 GPU） Raspbian 9.0 或更高版本 # Current stable release for CPU-only pip install tensorflow # Preview nightly build for CPU-only (unstable) pip install tf-nightly # Install TensorFlow 2.0 Alpha pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 下载软件包 使用 Python 的 pip 软件包管理器安装 TensorFlow。 官方软件包支持 Ubuntu、Windows、macOS 和 Raspberry Pi 系统。 有关支持 CUDA® 的卡，请参阅 GPU 指南。 阅读 pip 安装指南 运行 TensorFlow 容器 TensorFlow Docker 映像已经过配置，可运行 TensorFlow。Docker 容器可在虚拟环境中运行，是设置 GPU 支持的最简单方法。 docker pull tensorflow/tensorflow # Download latest image docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow # Start a Jupyter notebook server 阅读 Docker 安装指南 Google Colab：学习和使用 TensorFlow 的一种简单方法 无需安装，可直接在浏览器中使用 Colaboratory 运行 TensorFlow 教程。Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习知识和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 阅读博文。 构建首个机器学习应用 创建和部署网页版和移动版 TensorFlow 模型。 网络开发者 TensorFlow.js 是一个采用 WebGL 加速技术的 JavaScript 库，用于在浏览器中使用 Node.js 训练和部署机器学习模型。 移动开发者 TensorFlow Lite 是针对移动设备和嵌入式设备提供的精简解决方案。 Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 3.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Policies. Java is a registered trademark of Oracle and/or its affiliates.

人工智能_项目实践_铁路客运量预测_采用Tensorflow搭建的LSTM网络对民航客运量做的预测

Windows装Tensorflow是出现DLL load错误 安装2.0以上的tensorflow版本，import时出现dll文件load错误时，需要下载vc2019的c++库 安装2.0以上的tensorflow版本，import时出现dll文件load错误时，需要下载vc2019的c++库 安装2.0以上的tensorflow版本，import时出现dll文件load错误时，需要下载vc2019的c++库

基于tensorflow+CNN的新闻文本分类-附件资源

下载文件并解压获取cudart64_101.dll

《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。 通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4及以上版本，并介绍了TensorFlow中的一些新特性。

本文介绍了TensorFlow的基础原理与应用，并侧重于结合实际例子讲解使用TensorFlow的方法。