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。

HCCR-HWDB-张量流 复印纸：

论文Fully-Convolutional Siamese nets for object tracking的tensorflow代码

该数据集可供TensorFlow通过VGGNet进行表情识别案例模型文件的训练

关于 一个用于将连续分段线性函数拟合到数据的库。 只需指定所需的线段数并提供数据即可。 查看！ 阅读。 现在，您可以执行分段常数拟合和分段多项式！ 特征 对于指定数量的线段，您可以确定最佳连续分段线性函数f（x）（并从中进行预测）。 请参阅。 如果知道线段终止的特定x位置，则可以拟合并预测连续的分段线性函数f（x）。 请参阅。 如果要为SciPy差分进化算法传递不同的关键字，请参见此。 您可以使用不同的优化算法，通过使用目标函数来最小化残差平方和，从而找到线段的最佳位置。 请参阅。 现在，您可以使用带有fitfast（）函数的多起点梯度优化，而不是使用差分进化。 您可以指定要使用的起点数量。 默认值为2。这意味着将使用2的拉丁超级多维数据集采样（空间填充DOE）来运行2个L-BFGS-B优化。 请参见下面的， 该示例运行fit（）函数，然后运行fitfast（）来比较运行时差

Wasserstein GAN是TensorFlow的一个简单实现

TensorFlow Machine Learning Cookbook；TensorFlow For Machine Intelligence；Building Machine Learning Projects with TensorFlow

本文是关于英文情感分类的源码，详情请参考博客https://blog.csdn.net/pursue_myheart/article/details/81095094

基于NVIDIA GeForce MX150 的Windows10安装TensorFlow-GPU详解-附件资源