tensorflow_model_optimization离线安装包

主要介绍了Tensorflow中使用tfrecord方式读取数据的方法，适用于数据较多时，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

机器学习课程中，人脸识别项目的TensorFlow源代码，仿照cifar10实现，包含数据可以直接运行。根据已有的人脸数据和身份标签训练卷积神经网络，在测试时输入新图片，输出身份信息。

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srcnn matlab代码SRCNN-张量流 概述 SRCNN 算法的实现。 官方网站上的原始Matlab和Caffe可以找到。 文件 测试/：测试数据集 train/：训练数据集 main_process.py：主要训练/测试文件 srcnn_model.py：定义srcnn模型类 utils.py：数据预处理函数 preprocess.m：预处理训练/测试图像，包括图像裁剪和归一化（ Matlab 代码） modcrop.m：裁剪适合特定比例的尺寸（ Matlab 代码） 用法 用于训练， python main_process.py 用于测试， python main_process.py --is_train False --extract_stride 21 结果 去做 参考 原论文： 部分代码基于这个库，scipy 实现了图像预处理。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurélien Géron English | 13 Mar. 2017 | ASIN: B06XNKV5TS | 581 Pages | AZW3 | 21.66 MB Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how. By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—scikit-learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started. Explore the machine learning landscape, particularly neural nets Use scikit-learn to track an example machine-learning project end-to-end Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods Use the TensorFlow library to build and train neural nets Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning Learn techniques for training and scaling deep neural nets Apply practical code examples without acquiring excessive machine learning theory or algorithm details

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用于训练自己制作的数据集的一个项目。关于如何制作自己的数据集 http://tech.ifeng.com/a/20171014/44715883_0.shtml 盯住梅西：TensorFlow目标检测实战 上面有详细的介绍。

这是用于语音转换的VQ-VAE模型的实现。 到目前为止，结果还不如DeepMind令人印象深刻（您可以找到其结果）。 我的估计是语音质量为2-3，清晰度为3-4（按5阶平均意见得分）。 欢迎捐款。 当前结果 音频样本 经过50万步训练（约2天）后的结果： 来源1： （我们消息感到鼓舞） 目标1： 资料来源2： （谁是神秘议员？） 目标2： 资料来源3： （在阿伯丁亚历克斯·弗格森（Alex Ferguson）的下，这是可以做到的。 目标3： 资料来源4： （那是一个艰辛的时刻。） 目标4： 笔记： 格式：[发言人] _ [句子] 作者没有在上指定目标演讲者。 演讲者空间 VQ-VAE学习的扬声器空间的PCA-2D（Tensorboard屏幕截图）。 请注意，性别是自然分开的，如Deep Voice 2的图4所示。 有趣的是， p280的性别未在VCTK发布的Spea