支持spark集群下的pyspark环境生产tfrecord样本，可以使用常见的接口加载jar包对DataFrame数据进行格式转换，直接输出tfrecord文件到hdfs上。方便后续链路使用tensorflow来做进一步的样本加工和数据训练。支持spark 2.12版本。

查看tensorflow版本 要查看 TensorFlow 版本，可以使用以下代码片段： import tensorflow as tf print("TensorFlow version:", tf.__version__) 其他库方法见资料，授人与渔，不如授人与渔

官网下载特别慢，适用于python 3.5.4，分享资源，供大家下载。

数仓建模

目录 介绍 该存储库表示在开发用于材料科学中的机器学习的图形网络方面的工作。 这项工作仍在进行中，到目前为止，我们开发的模型仅基于我们的最大努力。 我们欢迎任何人使用我们的代码和数据来构建和测试模型的努力，所有这些代码和数据都是公开的。 也欢迎任何意见或建议（请在Github Issues页面上发帖。） 使用我们的预训练MEGNet模型进行晶体特性预测的Web应用程序可从。 MEGNet框架 MatErials图形网络（MEGNet）是DeepMind图形网络[1]的实现，用于材料科学中的通用机器学习。 我们已经证明了它在分子和晶体的广泛属性中实现非常低的预测误差方面所取得的成功（请参阅 [

主要讲解TensorFlow的基本操作，后面进一步介绍了激活函数、损失函数、CNN、RNN等知识。仔细阅读书上的代码，能够对使用深度学习构建模型有一个完整的了解。

该书《Hands_On_Machine_Learning_with_Scikit_Learn_and_TensorFlow_3rd_Edition》相对于第一版，本书第三版所有代码都已从 TensorFlow 1.x 迁移到 TensorFlow 2.x，并且用更简单的 Keras 代码替换了大部分低级 TensorFlow 代码（图形，会话，特征列等）。该书是tensorflow官方网站的推荐图书之一（https://tensorflow.google.cn/resources/learn-ml/basics-of-machine-learning/?hl=zh-tw）本资源不仅有pdf，而且有配套的代码和数据。

基于tensorflow框架(模型使用CNN)进行垃圾邮件分类（包含了中文垃圾邮件分类和英文垃圾邮件分类）

人工智能-深度学习-tensorflow

采用tensorflow（python）实现 YOLO v3目标检测算法，可对图片，包含图片的文件夹、摄像头和视频进行对如下20个类物体的检测。