利用Tensorflow训练mnist手写模型的代码，分享给大家可以自行下载。

课程分为两条主线： 1 从Tensorflow的基础知识开始，全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战，掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式，参数优化方法，自定义参数和模型的手段，以及对训练结果评估与分析的技巧。 2 从机器学习基础算法开始，然后进入到图像分类领域，使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集，从简单神经网络到深度神经网络，再到卷积神经网络，最终完成复杂模型：残差网络的搭建。完成这条主线，学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。

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基于python语言，tensorflow框架，通过rnn循环神经网络实现对茅台酒开盘价的预测

Im2Avatar: 基于TensorFlow实现的单幅图像的彩色3D重建

安装TensorFlow的过程以及遇到No module named ‘numpy.core._mutiiarray_umath’及解决办法 本人因学习内容安装TensorFlow（CPU版本，此处没有使用anaconda） 安装过程: 先安装Python3.6.6 之后在命令行中输入Python，如返回版本号及相关信息，说明安装成功，安装Python过程可参考其他安装教程，较容易， 之后使用pip，从清华大学镜像网站上下载TensorFlow1.4 输入命令：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow=

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

TensorFlow FaceNet google官网训练模型 CASIA-WebFace 20170511-185253

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fastMRI可再现基准 该存储库的想法是要有一种方法可以在fastMRI数据集单线圈磁道上针对现有的重建算法快速对新解决方案进行基准测试。 迄今为止，已实现或适用于fastMRI数据集的重建算法包括： 零填充重建 ，使用 使用的基于小波的重构（即用贪婪的FISTA解决基于L1的分析公式优化问题） 网络 ，适用于MRI重建 ，一种模块化的展开重建算法，您可以在其中插入最佳的降噪器。 ，一种用于非笛卡尔采集的展开式重建算法，具有密度补偿。 所有神经网络都通过Keras API在TensorFlow中实现。 较旧的（不要认为这是我论文的开始）是使用功能性API进行编码的。 最新的版本在子类API中进行了编码，并且更加模块化。 对于LORAKS重建，由于A / D过采样，您将无法重建正确的fastMRI数据。 重建设置 主要的重建设置是具有随机和“定期采样”的笛卡尔单线圈和多线