今天小编就为大家分享一篇TensorFlow dataset.shuffle、batch、repeat的使用详解，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

推荐人 利用tensorflow实现电影推荐系统使用的数据集为MovieLens数据集

用于目标检测的特征金字塔网络 推荐FPN的改进版本： : FPN检测框架的Tensorflow实现。 您可以参考论文《 基于FPN参考 ， 和和旋转检测方法如果对您有用，请加注星标以支持我的工作。 谢谢。 配置环境 ubuntu（在Windows上可能会出现编码问题）+ python2 + tensorflow1.2 + cv2 + cuda8.0 + GeForce GTX 1080 您还可以使用docker环境，命令：docker pull yangxue2docker / tensorflow3_gpu_cv2_sshd：v1.0 安装 克隆存储库 git clone https:/

DRQN-张量流 使用Tensorflow，openai / gym和openai / retro进行深度递归Q学习 该存储库包含用于在 Atari和环境上训练DQN或DRQN的代码。 请注意，到目前为止，在Retro环境中的训练都是完全实验性的，必须包装这些环境以将动作空间减少到每个游戏所有动作的更合理的子空间。 当前实现的包装仅对SEGA Sonic环境有意义。 安装 您可以通过发出以下命令来安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 这将在没有GPU支持的情况下安装Tensorflow。 但是，我强烈建议使用带有GPU支持的Tensorflow，否则培训将花费很长时间。 有关此主题的更多信息，请参见 。 为了运行复古环境，您必须收集要玩的游戏的rom并将其导入： : 跑步 您可以通过以下方式开始培训： python main.py --

Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）

python3.7 可以直接安装的版本，上传记录一下。有需要的也可以下载

将tfrecord作为数据源应用到Keras模型中，将tfrecord作为数据源应用到Keras模型中

python3 tensorflow平台下 alexnet训练与预测源码，亲测ok

生成压缩 TensorFlow实现，用于使用生成对抗网络来学习图像压缩。 该方法由Agustsson等开发。 等基于。 提出的想法非常有趣，并且对它们的方法进行了详细描述。 用法 代码取决于 # Clone $ git clone https://github.com/Justin-Tan/generative-compression.git $ cd generative-compression # To train, check command line arguments $ python3 train.py -h # Run $ python3 train.py -opt momen

tensorflow的模型在移动端运行时往往需要进行模型压缩。这主要有于两方面的原因：1.模型过大不易加载和下载，运行时内存占用率太高。2. tensorflow的模型在训练的过程中可能为了训练会添加一些操作和节点，而tensorflow的移动端只专注于推理，这样在运行时就会产生一些内核不存在的错误。所以此时需要通过压缩来减少一些和输入及输出不相关的节点。