Tensorflow是当今各大互联网首选使用的深度学习框架，最新的Tensorflow2版本提倡的kearas搭建模型的方法，能够快速的实现和部署深度学习模型，应用于自然语言处理、推荐系统等分类和预估技术领域，掌握了Tensorflow技术会成为一个人职场的核心竞争力，本视频系列从实战角度出发，通过一个个的数据建模案例带你掌握这门热门技术

以上帝的名义 ZFNet 该存储库包含 （可视化和理解卷积网络）的实现以及使用进行测试的网络。 下载CIFAR-10数据集 在训练和评估网络之前，应下载以下数据集： CIFAR-10数据集： ://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 解压缩cifar-10-python.tar.gz文件，然后您的文件夹结构应如下图所示： 训练CIFAR-10数据集 要使用cifar-10数据集训练网络，请在命令提示符下键入以下命令： python3 ./train.py cifar-10数据集的样本图像： 结果 时代0 Train Accuracy = 0.100 Test Accuracy = 0.100 纪元1 Train Accuracy = 0.215 Test Accuracy = 0.216 纪元2 Train Ac

TensorFlow中的深度强化学习 TensorFlow实施深度强化学习论文。 该实现包含： [1] [2][3][4][5]（进行中） [6]（正在进行中） [7]（进行中） [8]（正在进行中） 要求 Python 2.7 或 用法 首先，使用以下命令安装必备组件： $ pip install -U 'gym[all]' tqdm scipy 不要忘了还要安装最新的 。 还请注意，您需要安装所需的依赖项gym[all] 在没有gpu的情况下使用所述的DQN模型进行训练： $ python main.py --network_header_type=nips --env_na

颜色分类leetcode cnn-svm-分类器 此示例使用来自 Caltech 图像集 () 的 48 个标记图像的子集，每个标签限制在 40 到 80 个图像之间。 图像被馈送到 Inception V3 的 TensorFlow 实现，其中移除了分类层，以生成一组标记的特征向量。 使用 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 对 2048 维特征进行降维，将它们转换为易于可视化的二维特征。 请注意，t-SNE 用作信息步骤。 如果相同的颜色/标签点大多聚集在一起，那么我们很有可能使用这些特征来训练具有高精度的分类器。 将 2048-d 标记的特征呈现给多个分类器。 该项目最初是训练支持向量机对图像进行分类，但为了比较，这已扩展到以下内容： 支持向量机 (SVM) 额外的树 (ET) 随机森林 (RF) K-最近邻 (KNN) 多层感知器 (ML) 高斯朴素贝叶斯 (GNB) 线性判别分析 (LDA) 二次判别分析 (QDA) 显示训练和验证时间，以及每个分类器的准确率。 大多数分类器都使用其默认调整值运行，但在可能的情况下，对那些其默认值远低于 90% 准确率的分类器进行了调整，例

图像分类 使用Tensorflow和Keras API开发了深度学习模型，以通过卷积神经网络对动物的图像进行分类。 使用Flask将开发的模型集成到Web应用程序上，并将该Web应用程序部署在Heroku上。

Master reinforcement learning, a popular area of machine learning, starting with the basics: discover how agents and the environment evolve and then gain a clear picture of how they are inter-related. You’ll then work with theories related to reinforcement learning and see the concepts that build up the reinforcement learning process. Reinforcement Learning discusses algorithm implementations important for reinforcement learning, including Markov’s Decision process and Semi Markov Decision process. The next section shows you how to get started with Open AI before looking at Open AI Gym. You’ll then learn about Swarm Intelligence with Python in terms of reinforcement learning. The last part of the book starts with the TensorFlow environment and gives an outline of how reinforcement learning can be applied to TensorFlow. There’s also coverage of Keras, a framework that can be used with reinforcement learning. Finally, you'll delve into Google’s Deep Mind and see scenarios where reinforcement learning can be used. What You'll Learn Absorb the core concepts of the reinforcement learning process Use advanced topics of deep learning and AI Work with Open AI Gym, Open AI, and Python Harness reinforcement learning with TensorFlow and Keras using Python Who This Book Is For Data scientists, machine learning and deep learning professionals, developers who want to adapt and learn reinforcement learning.

解决Spyder下无法import tensorflow的问题，可在win10下方便使用tensorflow。

tensor infogan项目

在终端设备上实现语音识别的TensorFlow预训练模型

ESPCN-TensorFlow EPSCN的TensorFlow实现[1] [1] W. Shi等人，“使用高效的亚像素卷积神经网络进行实时单幅图像和视频超分辨率”，IEEE CVPR 2016。