1. 基本介绍 tensorflow设备内存管理模块实现了一个best-fit with coalescing算法（后文简称bfc算法）。 bfc算法是Doung Lea’s malloc(dlmalloc)的一个非常简单的版本。 它具有内存分配、释放、碎片管理等基本功能。 2. bfc基本算法思想 1. 数据结构 整个内存空间由一个按基址升序排列的Chunk双向链表来表示，它们的直接前趋和后继必须在地址连续的内存空间。Chunk结构体里含有实际大小、请求大小、是否被占用、基址、直接前趋、直接后继、Bin索引等信息。 2. 申请 用户申请一个内存块（malloc)。根据chunk双链表找到一

tensorflow中如果要对神经网络模型进行训练，需要把训练数据转换为tfrecord格式才能被读取，tensorflow的model文件里直接提供了相应的脚本文件在下面的文件夹中： cd tensorflow/models/research/object_detection/dataset_tools 其中包括： 1.create_coco_tf_record.py：注意，这个代码需要解析json格式的标签文件 2.create_pascal_tf_record.py：注意，这个代码需要解析xml格式的标签文件 …… 我们需要根据自己的标签格式选择相应的脚本。 具体使用方式：以crea

神经网络学习小记录42——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置学习前言环境内容Anaconda安装下载Cudnn和CUDA配置tensorflow环境安装VSCODE 学习前言 好多人问环境怎么配置，还是出个教程吧。 环境内容 tensorflow-gpu：1.13.2 keras：2.1.5 numpy：1.17.4 Anaconda安装 取网上搜索Anaconda的官网：https://www.anaconda.com/distribution/ 下载左边的python3.7版本，64位的，下载完成后打开： 选择安装的位置，可以不安装在C盘。 我选择

tensorflow给出的官方样例，基本的CNN网络解决mnist问题

主要介绍了Tensorflow中批量读取数据的案列分析及TFRecord文件的打包与读取,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

本资源为彩色验证码识别源码，有3000张彩色验证码为训练集，和300张彩色验证码为测试集，本源码采用tensorflow框架，QT为界面，实现96.8%的准确率识别，欢迎大家下载学习。

tensorflow_label_tool tensorflow label tool 快速图像标注工具 操作截图 标注完以后，可参照 将数据集转成tfrecord

面部识别 使用TensorFlow进行面部表情识别 介绍 深度学习的面部表情识别。 使用TensorFlow 1.4实现CNN（卷积神经网络）。 代号 Test_Images：用于测试模型的图像目录。 Train_Images：用于转换神经网络的图像目录。 collect_images.py：从Bing和Google收集面部图像。 convert_images.py：将图像文件（* .jpg，*。jpeg， .png）转换为数据集文件（ .bin）。 dataset.py：用于训练或测试神经网络的数据集类。 cnn.py：创建CNN并对其进行训练或对图像进行分类。 运行代码示例 将图像转换为数据集 >>> import convert_images as ci >>> ci.IMAGES_DIR = './Train_Images' >>> ci.main('./train.b

TensorFlow-2.x-YOLOv3和YOLOv4教程 TensorFlow 2.x中的YOLOv3和YOLOv4实现，并支持训练，传递训练，对象跟踪mAP等...代码已通过以下规格测试： i7-7700k CPU和Nvidia 1080TI GPU 操作系统Ubuntu 18.04 CUDA 10.1 cuDNN v7.6.5 TensorRT-6.0.1.5 Tensorflow-GPU 2.3.1 代码已在Ubuntu和Windows 10上进行了测试（不正式支持TensorRT） 使用2.4.0 TensorFlow-不起作用！ 安装 首先，克隆或下载此GitHub存储库。安装要求并下载预训练的砝码： pip install -r ./requirements.txt # yolov3 wget -P model_data https://pjreddie.com

Tensorflow RNN 关于mnist 的代码示例-附件资源