试穿瓶 基于的多阶段虚拟试穿深度神经网络。 我们在上层提供了SIMPLE和EASY-to-handle API ，并结合了一些传统的图像处理方法。 特征： 快速Human_Image + Cloth_Image = Gen_Image ，为指定人员穿上指定的上衣。 Flask上的Web和后端响应服务 如何使用 运行完整的服务器代码 将3个下载到/checkpoints 。 安装 启动Flask服务python main.py 客户端使用base64编码图像，并以发送图像。 然后服务器将以相同规则返回结果。 仅运行网络代码 Model.py是唯一需要注意的文件。 安装依赖项并初始化m

tensorflow1.0的 cpu 版本，c++接口包含： dll ,lib ,include。window下的编译。

去噪声代码matlab DnCNN-张量流 基于tensorflow-1.8的实现 运行此代码 带有依赖项的Python3：scipy numpy tensorflow-gpu scikit-image枕头h5py 生成训练数据 'generate_data.py'。 您可能需要修改训练数据集的路径。 根据作者提供的信息，生成的训练数据集中有一些空白（零）数据。 训练 [火车]“ train_DnCNN.py” 测验 [测试]'Validate_DnCNN.py'您需要更改测试集的路径和文件类型。 虽然我通过matlab生成了测试集，以在与其他方法竞争时发挥作用。 结果 在我的工作中，只采用了降噪方法。 高斯去噪 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 噪音等级 BM3D 无线网络 锁相环 MLP 脑脊液 TNRD 神经网络 神经网络 DnCNN-S-Re 15 31.07 31.37 31.21 -- 31.24 31.42 31.73 31.61 -- 25 28.57 28.83 28.68 28.96 28.74 28.92 29.23 29.16 -- 50

三、Java的23中设计模式 从这一块开始，我们详细介绍 Java中23种设计模式的概念，应用场景等情况，并结合他们 的特点及设计模式的原则进行分析。 1、工厂方法模式（Factory Method） 工厂方法模式分为三种： 11、普通工厂模式，就是建立一个工厂类，对实现了同一接口的一些类进行实例的创建。 首先看下关系图：

伯特分类服务 介绍 使用训练分类模型并通过部署模型。 然后，我们可以使用REST API进行在线预测。 开始使用 整个实验基于Chnsenticorp数据集，该数据集是正面和负面情绪的两类数据集。 0.准备训练前模型 下载中文bert模型chinese_L-12_H-768_A-12 ，然后解压缩并移至models目录。 1.训练模型 sh fine-tuning.sh 2.进行预测和导出模型 我们需要将检查点更改为张量流服务的格式。 sh export-model.sh 然后， export-model的结构将为： . └── 1569141360 ├── saved_model.pb └── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.index 3.部署模型

由于cuda9.1资源太大，所以只好通过百度网盘分享，文档中是链接和密码，如果失效，请联系我，留下邮箱。文档中是CUDA9.1版本，官网下载不下来，在这里分享一下，有需要的朋友可以从这里下载。有需要cuda9.0以及cudnn7.1的朋友可以从我的其他博客中下载，windows中安装tensorflow-gpu的详细教程也在本人其他的博客中，过程很详细哈哈，上个资源我只想要2积分，很奇怪系统定了5积分。。。不过资源肯定好用，本人使用的。

对抗生成网络学习（十）——attentiveGAN实现影像去雨滴的过程(tensorflow实现)-附件资源

本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇，是加载上一篇训练好的模型，进行猫狗识别 本文逻辑： 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。 处理我们下载的图片 加载模型 将图片输入模型进行检验 代码如下： #coding=utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import numpy as np import model import os #从指定目录中选取一张

大致受人脑启发，经过大量数据训练的深层神经网络能够以前所未有的精度解决复杂的任务。这本实用的书提供了端到端指南tensorFlow，这是一个领先的开源软件库，帮助您建立和训练神经网络的计算机视觉，自然语言处理(Nlp)，语音识别和一般预测分析。作者汤姆·霍普、耶赫兹克尔·雷舍夫和伊塔伊·利德为广大技术受众提供了一种从数据科学家和工程师到学生和研究人员的了解TensorFlow基本面的实际方法。在深入研究神经网络体系结构、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库和多线程输入管道等主题之前，您将首先研究TensorFlow中的一些基本示例。读完这本书后，您将知道如何在TensorFlow中构建和部署生产准备的深度学习系统。

自己写的tensorflow关于分割的框架文件，其他的步骤因为有错误就不贴了。