TensorFlow 2.0 API
Keras正式从TensorFlow分离：结束API混乱与耗时编译
机器之心报道编辑：杜伟、小舟以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时，只需要几分钟。对于深度学习领域的从业者而言，Keras 肯定不陌生，它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日，谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架，Kera
日期 2023-06-12 10:48:40
用tensorflow object detection api做手势识别
步骤： 安装tensorflow object detection api 准备数据 模型准备 图片准备 图片数据打标 转换为tfrecord格式 进行迁移训练 导出模型 使用模型 安装tensorflow object detection api git clone https://github.com/tensorflow/models.git 然后根据
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - windows10+tensorflow2.7安装object detection API
一、关于object detection API 创建能够定位和识别单个图像中多个对象的准确机器学习模型仍然是计算机视觉的核心挑战。TensorFlow 对象检测 API 是一个构建在 TensorFlow 之上的开源框架，可以轻松构建、训练和部署对象检测模型
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习笔记 - tensorFlow的estimator和keras API
一、Estimator简介 Estimator是一种可极大地简化机器学习编程的高阶 TensorFlow API。它提供了对较低级别Tensorflow核心操作的高级抽象。
日期 2023-06-12 10:48:40TF之TFOD-API：基于tensorflow框架利用TFOD-API脚本文件将YoloV3训练好的.ckpt模型文件转换为推理时采用的.pb文件
TF之TFOD-API：基于tensorflow框架利用TFOD-API脚本文件将YoloV3训练好的.ckpt模型文件转换为推理时采用的frozen_inference_graph.pb文件 目录 导出前后文件结果 输出结果记录 导出前后文件结果 输出结果记录 Instru
日期 2023-06-12 10:48:40DL框架之TensorFlow：深度学习框架TensorFlow Core(低级别TensorFlow API)的简介、安装、使用方法之详细攻略
DL框架之TensorFlow：TensorFlow Core(低级别TensorFlow API)的简介、安装、使用方法之详细DL框架之TensorFlow：深度学习框架TensorFlow Core(低级别TensorFlow API)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 TensorFlow Core的简
日期 2023-06-12 10:48:40TF学习——TF之API：TensorFlow的高级机器学习API—tf.contrib.learn的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
TF学习——TF之API：TensorFlow的高级机器学习API—tf.contrib.learn的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 tf.contrib.learn的简介 tf.contrib.learn的使用方法 Modules Classes Functions tf.contrib
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TensorFlow Lite demo——就是为嵌入式设备而存在的，底层调用NDK神经网络API，注意其使用的tf model需要转换下，同时提供java和C++ API，无法使用tflite的见后
Introduction to TensorFlow Lite TensorFlow Lite is TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices. It enables on-device machine learning inference with low latency and a small bin
日期 2023-06-12 10:48:40android NDK 神经网络API——是给tensorflow lite调用的底层API，应用开发者使用tensorflow lite即可
eural Networks API In this document show more Understanding the Neural Networks API Runtime Neural Networks API Programming Model More About Operands Related API reference NeuralNetworks.h R
日期 2023-06-12 10:48:40将TensorFlow模型变为pb——官方本身提供API，直接调用即可
TensorFlow: How to freeze a model and serve it with a python API 参考：https://blog.metaflow.fr/tensorflow-how-to-freeze-a-model-and-serve-it-with-a-python-api-d4f3596b3adc 官方的源码：https://github.com
日期 2023-06-12 10:48:40TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn)
TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate
日期 2023-06-12 10:48:40
【Tensorflow+keras】使用keras API保存模型权重、plot画loss损失函数、保存训练loss值
举例实现 （1）模型实现 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import * from tensorflow.kera
日期 2023-06-12 10:48:40【Tensorflow+keras】Keras API三种搭建神经网络的方式及以mnist举例实现
目录 1 第一种：Sequential2 第二种：函数式API3 第三种：class 1 第一种：Sequential （1&#
日期 2023-06-12 10:48:40【Tensorflow+keras】Keras API两种训练GAN网络的方式
目录 1 第一种 train_on_batch2 第二种 tf.GradientTape() 1 第一种 train_on_batch （1）简介 githubÿ
日期 2023-06-12 10:48:40【Tensorflow 2】Keras API+Estimator的使用
1 原因 提高GPU利用率 2 Example 参考官网的介绍通过 Keras 模型创建 Estimator # 通过keras API 构建模型 model = build_model() # 产生训练集
日期 2023-06-12 10:48:40TensorFlow2 Object Detection API安装及运行实验记录
目录 1. 安装 1.1 基本环境确认 1.2 TensorFlow Object Detection API Installation 1.2.1 Downloading the TensorFlow Model Garden 1.2.2 Protobuf Installation/Compilation 1.2.3 COCO
日期 2023-06-12 10:48:40TensorFlow API攻略-蔡军生-专题视频课程
TensorFlow API攻略—7917人已学习 课程介绍 随着人工智能的复兴，特别是阿法狗在围棋界轻松碾压所有人类棋手时，我们在惊奇它的神奇，它的高智慧，更好奇它的来源，以及它的实现原理，以及它的实际运行过程，那么你需要学习
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能python3+tensorflow人脸识别_使用 face-api.js 在你的浏览器中做人脸识别（基于 tensorflow.js
我很兴奋地告诉你，终于可以在浏览器中运行人脸识别了！这篇文章我将介绍 face-api.js ，这个类库构建于 tensorflow.js 之上。它实现了多个 CNNs(卷积神经网络)以解决人脸检测、人脸识别和人脸标识检测的问题，并进行了优化适用于网络和移动设备。 与往常一样，我们将看一个简单的代码示例，演示几行代码就可以使用该软件包。如果您想先尝试一些示例，请查看演示页面！ 但不要忘了回来读这
日期 2023-06-12 10:48:40TensorFlow dataset API 使用
TensorFlow dataset API 使用 由于本人感兴趣的是自然语言处理，所以下面有关dataset API 的使用偏向于变长数据的处理。 1. 从迭代器中引入数据 import numpy as np import tensorflow as tf def gen(): for _ in range(10): sz = np.random.randint
日期 2023-06-12 10:48:40Tensorflow API 2.0 使用建议
TF2.0最新架构，去除之前版本的冗余、无用接口，具有简单性和易用性 1.使用tf.data加载数据 使用输入管道读取训练数据，输入管道使用tf.data创建 利用tf.feature_column描述特征，如分段和特征交叉 2.使用tf.keras构建、训练并验证模型，或者使用Premade Estimators 3.使用分布式策略进行分
日期 2023-06-12 10:48:40
TensorFlow高阶 API: keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络
TensorFlow高阶 API：keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络 目录 TensorFlow高阶 API：keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络 1、Keras 2、导入 tf.keras 3、构建简单的模型 3.1、序列模型 3.2、配置层 4
日期 2023-06-12 10:48:40TensorFlow高阶 API: keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络
TensorFlow高阶 API：keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络 目录 TensorFlow高阶 API：keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络 1、Keras 2、导入 tf.keras 3、构建简单的模型 3.1、序列模型 3.2、配置层 4
日期 2023-06-12 10:48:40Win10下TensorFlow object_detection API的安装配置及Demo运行
转载请说明出处，谢谢～https://blog.csdn.net/sarsscofy/article/details/81111815 I.环境及准备DATA OS：Win10 Python环境：Python3.5 Tensorflow：0.12.0（native安
日期 2023-06-12 10:48:40Tensorflow2.0 入门与实战学习笔记（四）-函数式Api
目录 1 前言： 2 简单的全连接神经网络 3 添加网络层简单： 参考文献：https://www.cnblogs.com/geeksongs/p/13204568.html 1 前言： 在我们使用tensorflow时，如果不能使用函数式api进行编程，那
日期 2023-06-12 10:48:40Tensorflow2.0 入门与实战学习笔记（五） 函数式api & 函数式 &卷积神经网络
目录 1 函数式API 2 卷积神经网络 2.1 CNN基础 2.1.1 工作流程 2.1.2 什么是卷积？ 2.2 CNN 架构 2.2.3 卷积层 2.2.4 非线性变换层（激活函数） 2.2.5 池化层 2.2.6 全连接层 整体架构 3 实战 3.1 数据分类： 3
日期 2023-06-12 10:48:40AI学习---TensorFlow框架介绍[图+会话+张量+变量OP+API]
TensorFlow的数据流图 TensorFlow的结构分析： 图 + 会话 TensorFlow = 构图阶段(数据与操作的执行步骤被描绘出一个图) + 执行图阶段(使用回话执行构建好的图中操作) 1. 一个构建
日期 2023-06-12 10:48:40步步截图，超详细的深度学习环境配置（下）openVINO-LabelIMG-tensorflow detection API
步步截图，超详细的深度学习环境配置（下）openVINO-LabelIMG-tensorflow detection API 首先我们来说一下这一次的安装，其实ope
日期 2023-06-12 10:48:40Tensorflow函数式API的使用
在我们使用tensorflow时，如果不能使用函数式api进行编程，那么一些复杂的神经网络结构就不会实现出来，只能使用简单的单向模型进行一层一层地堆叠。如果稍微复杂一点，遇到了Resnet这种带有残差模块的神经网络，那么用简单的神经网络堆叠的方式则不可能把这种网络堆叠出来。下面我们来使用函数式API来编写一个简单的全连接神经网络：首先导包： from tensorflow import ker
日期 2023-06-12 10:48:40一文读懂tensorflow: 基本概念和API
文章目录 前言tensorflow发展历程 基本概念张量神经网络、层卷积神经网络模型超参数损失函数交叉熵函数 激活函数梯度和自动微分优化器 tensorflow 2.x 和 tenso
日期 2023-06-12 10:48:40