使用Jupyter Notebook的Tensorflow教程 使用Jupyter Notebook用Python编写的TensorFlow教程（当然）。 试图尽可能友好地进行解释，因为这些教程是针对TensorFlow初学者的。 希望这些教程对于您的深度学习项目是有用的食谱。 享受编码！ :) 内容 / / / / 使用TensorFlow进行机器学习的基础知识： / / 多层感知器（MLP）： / / / 卷积神经网络（CNN）： / / / 使用预训练模型（VGG）：

算法 mnist的MLP完成 隐蔽到tfrecord 测试102flowers done命令，如下所示： python covert_somedata_to_tfrecord.py --dataset_name=102flowers --dataset_dir='./' 服务 在mnist上对MLP模型进行测试 在百度云上下载 参考： : 使用烧瓶进行微调和部署模型 在文件夹微调中，我们使用tf.slim来微调预训练模型（我在*检测中使用相同的方法），并使用flask来建立一个非

Keras / Tensorflow中具有深度学习的食物分类 电脑，我到底在吃什么？ from IPython . display import HTML , Image url = 'http://stratospark.com/demos/food-101/' el = '' # prevent notebook render bug HTML ( el ) 如果您在GitHub上阅读此内容，则演示看起来像这样。 请点击下面的链接在我的博客上观看现场演示。 Image ( 'demo