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深度学习环境搭建-Anaconda5.2、CUDA9.0、cudnn7.3、pytorch1.0.1的安装
百度云盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1ACJSry3egBGin-w50RwtyQ 提取码: cs6y 本文作者在链接中上传了5个深度学习环境搭建所必需的文件,如下:
潇洒坤
2019-04-21
1.9K0
目标检测第5步-使用keras版YOLOv3训练
1.本文学习Patrick_Lxc的博客《Keras/Tensorflow+python+yolo3训练自己的数据集》并优化其中代码。 原博客链接:https://blog.csdn.net/Patrick_Lxc/article/details/80615433 2.本文学习qqwweee的github工程《keras-yolo3》并优化其中代码。 github链接:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
潇洒坤
2019-03-15
2.4K1
深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装
本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。
潇洒坤
2018-12-12
1.1K0
深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的下载
本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。
潇洒坤
2018-12-12
1.7K0
目标检测第1步-运行tensorflow官方示例
在进行本文操作之前,需要先安装好tensorflow的gpu版本。 本文作者的环境:python3.6、Windows10、tensorflow_gpu1.10 已经安装好的可以跳过,学习如何安装tensorflow的gpu版本的读者请阅读本文作者的另外一篇文章《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装》,链接:https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233 本文是写给目标检测入门新手的指导文章,会用示意图将每一步的详细实现过程展示出来。 本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型(1)——环境搭建与测试》的基础上优化并总结,此博客链接:https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79081499,感谢此博客作者。 本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》,链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。
潇洒坤
2018-11-22
2.8K0
基于tensorflow+CNN的报警信息短文本分类
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称,中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP(自然语言处理)的经典任务。
潇洒坤
2018-10-25
1.3K3
基于tensorflow、CNN、清华数据集THUCNews的新浪新闻文本分类
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称,中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP(自然语言处理)的经典任务。 项目成果如下图所示:
潇洒坤
2018-10-22
4.7K0
基于tensorflow+CNN的垃圾邮件文本分类
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称,中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP(自然语言处理)的经典任务。
潇洒坤
2018-10-18
1.7K0
基于tensorflow+RNN的新浪新闻文本分类
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称,中文叫做循环神经网络。 文本分类是NLP(自然语言处理)的经典任务。
潇洒坤
2018-10-18
1.6K0
基于tensorflow+CNN的搜狐新闻文本分类
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称,中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP(自然语言处理)的经典任务。
潇洒坤
2018-10-18
1.6K0
深度学习图像方向学习线索
深度学习框架选择:tensorflow、pytorch 文章《TensorFlow和PyTorch谁更好》链接:https://mp.weixin.qq.com/s/O93mdr-HMMXtnx-bpPyHEA 文章《TensorFlow王位不保?ICLR投稿论文PyTorch出镜率快要反超了》链接:https://mp.weixin.qq.com/s/O-OEEpD7rECvkDvENLlqCQ
潇洒坤
2018-10-11
7380
基于tensorflow+CNN的新闻文本分类
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称,中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP(自然语言处理)的经典任务。
潇洒坤
2018-10-09
1.7K0
基于tensorflow+RNN的MNIST数据集手写数字分类
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称,中文叫做循环神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称,中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型,模型准确率从98%提升到98.5%,错误率减少了25% 《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接:https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
潇洒坤
2018-10-09
1.4K0
基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类预测
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称,中文叫做卷积神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称,中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型,模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接:https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
潇洒坤
2018-10-09
2K4
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