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搜索资源列表

  1. Keras中文手册

  2. Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快 速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 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） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练） 无缝CPU和GPU切换 Keras适用的Python版

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-09-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yanghefeng22

  1. 详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法

  2. 主要介绍了详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法，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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：188416
    • 提供者：weixin_38650379

  1. WIN10+CUDA10.1环境下Keras-YoloV3训练教程（超简单！）

  2. WIN10+CUDA10.1环境下Keras-YoloV3训练教程环境配置准备过程数据集标注过程数据集准备过程：一二训练过程测试过程最后 环境配置 CUDA和Keras的安装可以参考我的上一篇博客这是链接。 需要注意的是，Tensorflow有GPU和CPU两个版本。 如果我们同时安装了CPU和GPU版本，此时安装Keras，会默认安装CPU的版本的Keras，无法使用GPU进行加速训练。 解决方法就是先卸载Tensorflow，只用pip安装GPU版本，然后再pip安装Keras即可。 准备过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38604916

  1. 已安装tensorflow-gpu,但keras无法使用GPU加速的解决

  2. 问题 我们使用anoconda创建envs环境下的Tensorflow-gpu版的，但是当我们在Pycharm设置里的工程中安装Keras后，发现调用keras无法使用gpu进行加速，且使用的是cpu在运算，这就违背了我们安装Tensorflow-gpu版初衷了。 原因 因为我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu（在…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages中可以找到他们的文件夹），使用keras时会默认调用tensorflow，从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：83968
    • 提供者：weixin_38551046

  1. deeplearning-cv-starter:这是我在dp和cv中学习期间一些入门资料的存储库-源码

  2. deeplearning-cv-starter 这是我在dp和cv中学习期间一些入门资料的存储库。 使用pytorch 现在，我将主要使用 。 首先，它真的很容易安装，尤其是对于非cpu版本。我尽力了，仍然无法安装 。如果您真的想使用它但也无法安装，可以尝试 ，它是一种类似于jupyter-notebook的在线工具，可让您使用免费的gpu并安装了tensorflow，pytorch等。 其次，这是我老师的推荐。 在线课程 我不太推荐的，这是所谓的翻转课程，很多课程都是在Coursera班级深度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42131414

  1. Linux-Fake-Background-Webcam:在GNULinux下伪造您的网络摄像头背景，现在支持动画背景和全息图-源码

  2. Linux假背景网络摄像头 背景 在Linux下，视频会议软件对背景模糊和背景替换的支持相对较差。 Linux版本的Zoom仅支持通过色度键进行背景替换。 Linux版本的Microsoft Team不支持背景模糊。在Webcamoid上，我们试图确定是否可以使用开源软件（ ）可靠地完成这些任务。 Benjamen Elder写了，描述了使用Python，OpenCV，Tensorflow和Node.js的后台替换解决方案。 Elder的博客文章中的脚本无法立即使用。在此存储库中，我整理了他

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：927744
    • 提供者：weixin_42153615

  1. PyQt5_Face_Recognition:使用MTCNN FaceNet PyQt5设计学生人脸识别系统-源码

  2. 基于卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统 已经通过测试，希望各位认真认真阅读README，README中写了很多细节，不熟悉TensorFlow和python的请提前学习。欢迎给小星星。 测试环境： 1.Windows 10的Ubuntu 20.04 2.TensorFlow1.15 GPU版本（没有GPU也可以，CPU版本会慢一些） 3.PyQt5 4，Sqlite3 使用的模型： MTCNN->人脸检测 FaceNet->人脸识别 程序目录如下： 20170512-11-547

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42160645

  1. Traffic-Rule-Violation-Detection-System-源码

  2. 注意-由于时间紧迫，我无法维护此存储库，因此，如果有兴趣帮助维护此存储库的任何人都可以与我联系，我可以将您添加为维护者，谢谢。 交通规则违规检测系统 该项目试图在遇到红灯或超速行驶时检测汽车。 它使用带有ssd对象检测模型的tensorflow来检测汽车，并通过每个帧中的检测，可以在视频中跟踪每辆车，并可以检查是否通过了红灯并可以计算出该车的速度。 入门 该项目是使用tensorflow进行的，因此您必须熟悉tensorflow和基本的对象检测，还必须了解基本的数学知识才能理解跟踪算法。 您还必

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：251658240
    • 提供者：weixin_42116604

  1. 股票价格预测：用于市场股票价格预测的NN模型的研究-源码

  2. 股票价格预测 神经网络股票价格预测模型的研究 目标数据集 从特定交易所（2012年1月至2020年12月）以1分钟为间隔的比特币数据 要求 可以在docker环境中运行，或者如果您在Linux上运行： Python-版本3. * Tensorflow-2.2或更高版本 Make-可选，所有命令都可以手动运行 DVC-用于机器学习的Git，需要负载数据集和训练有素的模型。 Dockerfile和requirements.txt描述的所有其他Python库和模型 硬件 DLSS版本> =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_42122988

  1. note-about-tensorflow：tensorflow-gpu踩坑实录基于win10安装成功配置：cuda_10.0.130_411.31_win10 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24 tens

  2. 关于张量流 tensorflow-gpu踩坑实录基于win10 安装成功配置： cuda_10.0.130_411.31_win10 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24 tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64 安装流程：CUDA-> cudnn-> tensorflow-gpu 一开始安装的tensorflow_gpu版本为1.12.0，出现ImportError：DLL加载失败：找不到指定的模块。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42144604

  1. 分层注意力网络：使用TensorFlow中的分层注意力网络进行文档分类。 警告：项目目前未维护，可能无法解决问题-源码

  2. 深度文字分类器 在文档分类的描述的文档分类模型的实现 。 怎么跑 创建一个虚拟环境，将其激活并安装要求： python3 -m venv env source env/bin/activate pip install -r requirements.txt 下载spaCy的英语模型： python -m spacy download en 获取并将其提取到此目录中。 python3 yelp_prepare.py dataset/review.json python3 worker.py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42109732

  1. 附加组件：SIG附加组件为TensorFlow 2.x提供了有用的额外功能-源码

  2. 持续构建状态 建立 状态 Ubuntu / macOS / Windows Ubuntu GPU定制操作 TensorFlow插件是符合标准的API模式但提供了核心TensorFlow中不可用的新功能的贡献库。 TensorFlow原生支持大量的运算符，层，指标，损失和优化器。 但是，在像ML这样的快速发展的领域中，有许多有趣的新开发内容无法集成到核心TensorFlow中（因为它们的广泛适用性尚不明确，或者主要由社区的较小子集使用）。 附加子包 维修保养 TensorFlow Addo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：891904
    • 提供者：weixin_42137723

  1. DistributedDeepLearning：关于在Batch AI上运行分布式深度学习的教程-源码

  2. 培训关于批处理AI的分布式培训 此仓库是有关如何使用Batch AI以分布式方式训练CNN模型的教程。 涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。 图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。 对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。 在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。 在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。 在此特定方案中，使用Horovod在I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：447488
    • 提供者：weixin_42127748

  1. 详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法

  2. 最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下： 这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了false，详细查看错误信息可以看到一行： 可以看到上面几个文件都顺利打开了，但是最后一个li

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：66560
    • 提供者：weixin_38734993