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搜索资源列表

  1. tensorflow学习文档

  2. 别人整理的tensorflow的学习材料，还比较全面，包括基础例程，运作方式，python API, C++ API...

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-03-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：ccwwff

  1. Tensorflow官方文档中文版

  2. Tensorflow官方文档中文版 有起步，基础教程，运作方式，python api，c++ api，资源和其他章节。很详细的介绍了mnist数字集入门学习，和一些基本操作。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-09-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：dreamsongmxs

  1. Tensorflow官方文档中英文互译

  2. Tensorflow官方文档英文介绍，每段英文介绍后都有中文解释。文档有起步，基础教程，运作方式，python api，c++ api，资源和其他章节。很详细的介绍了mnist数字集入门学习，和一些基本操作。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：dreamsongmxs

  1. 面向机器智能Tensorflow实践

  2. 　完整书签版 本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。 　　全书分为四部分，共9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。第

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-03
    • 文件大小：96468992
    • 提供者：bjbhi

  1. tensorflow-1.6.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

  2. TensorFlow™ 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点代表数学运算， 而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组（张量）。这种灵活的架构可让您使用一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或者移动设备中的一个或多个 CPU 或 GPU。 TensorFlow 最初是由 Google 机器智能研究部门的 Google Brain 团队中的研究人员和工程师开发的，用于进行机器学习和深度神经网络研究， 但它是一个非常基础的系统，因此也可以应用于众多其他领域。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-03-27
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：qq_35900111

  1. tensorflow视频目标检测

  2. tensorflow视频目标检测 在官方tensorflow object detection api的基础上 削减繁杂多余的代码 实现摄像头实时读取 与识别物体 。下载本代码 需要选择模型pb文件与pbtxt文件 建议选择ssd模型 此外因电脑配置原因，识别较慢的童鞋可以选择跳帧读取。。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-08
    • 文件大小：2048
    • 提供者：harrison509

  1. TensorFlow for Machine Intelligence

  2. 绝佳的TensorFlow入门指南 本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。, 全书分为四部分，共9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-02-27
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：luxes_yuer

  1. tensorflow 中文使用手册

  2. 对TensorFlow英文说明书进行了翻译和整理，介绍了入门教程，tensorflow board可视化，python api等，属于基础入门级别。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：sunjie_nanjing

  1. Tensorflow+OpenCV实战行人检测.zip

  2. 在掌握opencv与tensorflow基础知识的基础上，使用tensorflow object detection API与opencv dnn 模块，实现从数据标注与tf record数据生成，SSD模型迁移学习训练，模型导出在tensorflow中使用，OpenCV DNN模块中使用(C++与Python) API调用演示，实现从数据到模型训练到导出给OpenCV使用全链路的技术路径，学以致用，举一反三，可以套用到任意的对象检测问题的解决方案中！

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-08-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_26134615

  1. flink零基础入门.pdf

  2. Apache Flink 进阶（一）：Runtime 核心机制剖析 4 Apache Flink 进阶（二）：时间属性深度解析 18 Apache Flink 进阶（三）：Checkpoint 原理剖析与应用实践 30 Apache Flink 进阶（四）：Flink on Yarn/K8s 原理剖析及实践 41 Apache Flink 进阶（五）：数据类型和序列化 60 Apache Flink 进阶（六）：Flink 作业执行深度解析 71 Apache Flink 进阶（七）：网络流控及

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-09
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：biwenjun999

  1. Tensorflow2.1基础知识—常用的函数API

  2. 强制tensor转换为该数据类型 tf.cast(张量名，dtype=数据类型) 计算张量维度上元素的最小值 tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值 tf.reduce_max(张量名) 例子： import tensorflow as tf x1 = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) print(tf.reduce_min(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38739164

  1. 关于TensorFlow中Estimator模板的基础理解与使用流程

  2. 理解 在TensorFlow 1.4版本之后，官方开始在入门文档中就鼓励使用高层的Estimator API。并且，许多开源代码中也使用了Estimator模板，因此我认为掌握好这个类使用方法，对于能够优雅地书写Tensorflow程序有着重要的意义。 什么是Estimator？在这里先不考虑源码实现细节以及类定义，首先建立一个整体的认识。Estimator，估计器，这个类的核心思想就是把一个网络封装起来，使用类方法中的train、eval、predict等等进行操作。具体的网络细节对于这个类的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：206848
    • 提供者：weixin_38551070

  1. tensorflow 基础API

  2. tensorflow 基础APItensorflow 常量（constant）创建常量矩阵创建常量、常量定义类型、定义一个随机数（标量）定义一个有2个元素的零向量、定义两个2×2的常量矩阵0维张量、字符串张量矩阵操作举例加法、平方、矩阵相乘、转置输出矩阵信息打印矩阵、打印范围行、打印第几行、用numpy输出输出矩阵形状、类型和numpy相互转换字符串张量创建字符串常量、打印字符串常量获得字符串长度、获得在utf8编码下的长度、将字符串从unicode转换成utf-8不等长矩阵、不等长矩阵转换成普

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_38556737

  1. LearnTensorFlow:最初从才云科技Caicloud《 TensorFlow实战Google深度学习框架》和网上资源学习TensorFlow框架，过了一年多学的杂乱无章。概念以及复原代码理解的基础上，不断提升自己的学习热情。此项目

  2. GGL12的LearnTensorFlow 最初从才云科技Caicloud《 TensorFlow实战Google深度学习框架》和网上资源学习TensorFlow框架，过了一年多学的杂乱无章。概念以及恢复代码理解的基础上，不断提升自己的学习热情。此项目希望对自己的学习深度学习，TensorFlow框架以及其高级keras API有很多的提升与帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42119989

  1. Deep-Learning:Algunos笔记本深度学习控制Tensor Flow，Principalmente con la api Keras-源码

  2. 深度学习 深度学习基础知识的Algunos笔记本，Tensor Flow的图像，usando la api Keras的图像。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42110038

  1. 深度学习：Keras入门(一)之基础篇

  2. 1）简介Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以优先选择Keras：a）简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）b）支持CNN和RNN，或二者的结合c）无缝CPU和GPU切换2）设计原则a）用户友好：Keras是为人类而不是天顶星人设计的API。用户的使用体验始终是我们考虑的首要和中心内容。Keras遵循减少认知困难的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：230400
    • 提供者：weixin_38709379

  1. 机器学习笔记本：一系列笔记本，可帮助机器学习和深度学习爱好者探索Python的基础知识和概念。 这也将是您进行超参数，网络构建或其他编程启发式实验的指南-源码

  2. 机器学习探索 回购以探索基础知识，并了解是否有可能通过尝试新颖的数学思想进行改进。 如果您正在学习机器学习，这也是有用的资源。 是否想在自己的计算机上运行这些笔记本？ 首先安装 （或 ）， ，如果您具有TensorFlow兼容的GPU，请安装。 接下来，通过打开终端并键入以下命令来克隆该项目（不要在每行上键入前$符号，它们仅表示这些是终端命令）： $ git clone https://github.com/deathstar1/Exploration.git $ cd explorat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42102713

  1. tensorflow-nodejs：TensorFlow Node.js为Node.js用户提供惯用JavaScript语言绑定和高层API-源码

  2. 用于Node.js NPM 相依性 建立 覆盖范围 该库包装了于Node.js开发人员的 Python，由。 注意：该项目仍在积极开发中，不能保证具有稳定的API。 尤其如此，因为基础的TensorFlow C API尚未稳定。 安装 $ npm install tensorflow2 --save 用法 const tf = require ( 'tensorflow2' ) ; // load mnist dataset. const dataset = tf . keras . d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42149145

  1. canvas 基础之图像处理的使用

  2. 前些日子，前辈推荐了一个有趣的项目 —— Real-Time-Person-Removal ，这个项目使用了 TensorFlow.js ，以及 canvas 中的图像处理实现视频中的人物消失。借此机会，复习下 canvas 基础中的图像处理。 基础 API canvas 的图像处理能力通过 ImageData 对象来处理像素数据。主要的 API 如下： createImageData()：创建一个空白的 ImageData 对象 getImageData()：获取画布像素数据，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：280576
    • 提供者：weixin_38607195

  1. Tensorflow学习笔记（三）上–Tensorflow基础API使用

  2. 上一篇文章中使用高级抽象的API tf.keras搭建模型， 本篇则介绍基础的API来方便大家更加灵活的定义和使用模型 内容包括tensorflow基础数据类型、自定义模型和损失函数、 自定义求导、tf.function、图结构等以及其在图像分类、房价预测上的实现。 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np import sklearn impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38677505
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