深度学习经典网络AlexNet。其中包含有AlexNet经典论文和这篇英文论文的详细解读，还有tensorflow框架下的源代码实现。以及一个minist数据集的实践项目。对深度学习有兴趣的同学们可以下载。

今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

对抗生成网络学习（九）——CartoonGAN+爬虫生成《言叶之庭》风格的影像(tensorflow实现)-附件资源

CycleGAN_ssim 该项目是项目的扩展。 实现和训练有素的周期一致剖成对抗性网络（CycleGAN）如在所描述的具有不同的，具体地SSIM损失，损耗L1，L2损失和它们的组合，以产生更好的视觉质量的图像。 图1：CycleGAN工作 对于CycleGAN实现与L1损失是指。 对于官方CycleGAN执行读取。 先决条件 Python 3.3以上 Tensorflow 1.6+ 枕头（PIL） （可选） 用法 训练模型： > python train_cycleGAN_loss.py --data_path monet2photo --input_fname_pattern .jpg --model_dir cycleGAN_model --loss_type l1 data_path：具有trainA和trainB文件夹的目录的路径（具有这些特定名称（trainA，tra

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

主要介绍了tensorflow安装成功import tensorflow 出现问题，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

人姿势估计opencv 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计 如何使用 使用网络摄像头进行测试 python openpose.py 用图像测试 python openpose.py --input image.jpg 使用--thr增加置信度阈值 python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5 笔记： 我修改了以使用由提供的Tensorflow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 来自OpenCV example的原始openpose.py仅使用超过200MB的Caffe Model ，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改cv.dnn.blobFromImage并使用out = out[:, :19, :, :] cv

主要介绍了Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用详解，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

cnn_text_classification Tensorflow中的Kim的。 要求 的Python 3 Tensorflow> 1.0 脾气暴躁的 纳尔特克 tqdm 资料格式 我们需要2个文件，一个用于训练，一个用于验证。数据的格式很容易，文件中的每一行都有两列，第一列是标签，第二列是文本。它们用'\ t'分段。 数据格式示例 1 for a long time the film succeeds with its dark , delicate treatment of these characters and its unerring respect for them . 0 the film seems all but destined to pop up on a television screen in the background of a scene in a

Tensorflow QRNN TensorFlow的QRNN实现。 实现参考下面的博客。 依存关系 TensorFlow：0.12.0 scikit-learn：0.18.1（用于工作检查） 怎么跑 向前测试 要确认正向传播，请运行以下脚本。 python test_tf_qrnn_forward.py 工作检查 要确认QRNN与基准（LSTM）的性能比较，请运行以下脚本。 数据集是。 python test_tf_qrnn_work.py 您可以通过查看计算结果。 例如。 tensorboard --logdir=./summary/qrnn 实验 Baseline(LSTM)