《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。

本文主要介绍如何使用python搭建一个：基于TensorFlow的语音识别系统。 本文主要分为3部分： - 1、项目数据集介绍。 - 2、项目功能及相关代码展示。 - 3、项目完整下载地址。 博主也参考过语音识别系统相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！ 不多废话，直接进入正题！

深度学习语音识别，基于tensorflow的语音识别程序。程序示例简单实用，便于理解

Im2Avatar: 基于TensorFlow实现的单幅图像的彩色3D重建

hourglass_tensorflow_demo 基于tensorflow的hourglass模型demo 配置要求 py2 or 3 tensorflow >=1.2.0 opencv>=3.2 模型介绍 通过图像金字塔保证图像信息不丢失 参考文献

图像风格迁移demo，基于tensorflow lite，功能不太完备，但是基本思路很有趣，用ipc实现tensor模块，一定程度上提高了对内存的容错率，避免OOM。.zip,Flora was Claymore No. 8 of Clare's generation. She was nicknamed "Windcutter Flora" (風斬りのフローラ).

sktime-dl：基于TensorFlow的用于深度学习的sktime配套软件包

垃圾分类 数据集及代码下载链接： : 基于TensorFlow和Keras的智能垃圾分类系统，用于参加中国软件杯双创大赛。 一，安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | 喀拉拉邦| cv2 二，train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过多庞大，因此不一并上传 三，predict.py作为预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。 四，双创大赛.zip中和外部文件的区别就是多了些比赛文档，里面有个人信息不能外传，希望不要再问我要密码了。 测试结果示例：

露娜 受启发，Luna是Tensorflow的功能可视化包。 虽然Lucid不支持Tensorflow 2，因此错过了许多现代功能和使用现代模型的能力，但Luna是以Tensorflow 2为核心构建的。 Luna正在积极开发中。 它不是可用于生产的研究代码，并且缺少Lucid的许多功能。 用法 您可以直接在代码中使用此包。 如果将此软件包放在python文件旁边，则可以在文件中使用以下软件包： from luna.pretrained_models import models from luna.featurevis import featurevis, images, image_reader model = models.get_model("inceptionV3") # model.summary() image = images.initialize_image(224,

高效且可扩展的物理信息深度学习 搭配为主PINN求解器和PDE发现方法之上分布式计算多工人。 如果需要，请使用TensorDiffEq： 一个无网格的PINN求解器，可以分布在多个工作程序（GPU）上以解决正向问题（推理）和逆向问题（发现） 可扩展域-迭代求解器构造允许ND时空支持包括对不带时间元素的ND空间域的支持 正向和反向PINN的自适应配置方法 直观的用户界面，可对变量域，边界条件，初始条件和强格式PDE进行明确定义 是什么让TensorDiffEq与众不同？ 完全开源 求解可解决正向和反向问题，从而提高了解决方案的准确性和培训的稳定性，从而减少了总体培训时间 适用于大型或细粒度时空域的多GPU分布式训练 建立在Tensorflow 2.0之上，以增加对最新TF版本独有的新功能的支持，例如，有效图形构建的以及图形优化的*-源代码不可能再被淘汰Tensorflow版本发行 直