树莓派镜像32G，已安装下列基础python库： opencv-python：4.4 tensorflow：1.4.0 keras：2.2.4 sklearn：0.24.1 且已完成串口通信和开机自启功能的配置。 （百度网盘链接+提取码）

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一种新的基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法 本文提出了一种基于LeNet-5的新型CNN进行故障诊断。 通过将信号转换为二维（2-D）图像的转换方法，该方法可以提取转换后的二维图像的特征，并消除手工特征的影响。 我觉得这很有趣，因为它将CNN应用于机械场景。 .py文件是CNN的实现。 但是我没有提供如何预处理数据集。 参考： L. Wen，X. Li，L. Gao和Y. Zhang，“基于卷积神经网络的新的数据驱动的故障诊断方法，”《 IEEE Transactions on Industrial Electronics》，第1卷。 65，不。 7，页5990-5998，2018年7月。

1. 多曲线 1.1 使用pyplot方式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 11, 1) plt.plot(x, x * 2, label="First") plt.plot(x, x * 3, label="Second") plt.plot(x, x * 4, label="Third") plt.legend(loc=0, ncol=1) # 参数：loc设置显示的位置，0是自适应；ncol设置显示的列数 plt.show() 1.2 使用面向对象方式 import numpy

用于Tensorflow object detection API 训练时打标签的程序，win10下可用

PoseNet和TensorFlow.js 这是在浏览器中使用预训练模型的示例。 对于此特定示例，这是训练有素的模型，这是一种用于移动视觉的有效CNN。 PoseNet可以使用单姿势或多姿势算法检测图像和视频中的人物。 有关此机器学习模型的更多详细信息， ，以获取在Tensorflow.js上运行的PoseNet的高级描述。 查看 笔记： 该代码基于TensorFlow团队发布的模型。 我借用，改编并将其变成一个React组件。 请记住，我刚刚在Chrome中对其进行了测试。 不好意思，我不在乎其他浏览器进行此类实验。 出于明显的原因，您必须允许使用网络摄像头。 不用担心，图像会保留在您的浏览器中。 假设这是GDPR的合规性 :winking_face_with_tongue: PoseNet React组件 import * as React from 'react' import ReactDOM from 'react-

树莓派编译而成的tensorflow动态库

TFGA-TensorFlow几何代数 | | | 使用TensorFlow 2的Geometric / Clifford Algebra的Python软件包。 该项目正在进行中。 其API可能会更改，示例尚未完善。 欢迎通过提出问题或来提出请求和建议。 安装 使用pip install tfga ： pip install tfga 要求： Python 3 张量流2 麻木 基本用法 有两种使用此库的方法。 在这两种方式中，我们首先创建一个给定度量的实例。 然后我们可以直接在实例上工作，其中假定最后一个轴与代数的刀片相对应。 import tensorflow as tf from tfga import GeometricAlgebra # Create an algebra with 3 basis vectors given their metric. # Co

tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl。TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。

TensorFlow中的Insight Face 任务 mxnet数据集到tfrecords 骨干网络架构[vgg16，vgg19，resnet] 骨干网络体系结构[resnet-se，resnext] LResNet50E-IR LResNet100E-IR 加法角余量损失 余弦面损失 火车网络代码 在训练期间添加验证 多GPU训练 合并损失由RogerLo提供。 评估代码 培训技巧（持续更新） 如果您不能使用大批量（> 128），则应使用较小的学习率 如果您不能使用大批量（> 128），则可以尝试重新规范化批量（文件L_Resnet_E_IR_RBN.py ） 如果使用多个