anaconda或者pip安装tensorflow，tensorflow只支持win7 64系统，本人使用tensorflow1.5版本（pip install...

提到 TensorFlow，机器学习圈的人肯定很熟悉，它一直是最流行的开源深度学习框架之一。自 2015 年至今，成千上万的开源贡献者、开发人员、社区组织者、研...

首先求出训练集的均值和标准差，进行标准化；再使用训练集的均值和标准差对测试集进行标准化。

机器学习中的路透社数据集是一个非常常用的数据集，它包含来自新闻专线的文本数据，主要用于文本分类任务。这个数据集是由路透社新闻机构提供的，包含了大量的新闻文章，共...

Python深度学习-深入理解Keras：Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。

  本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。

在tf.random.truncated_normal中如果随机数的取值在(u-2\sigma, u+2\sigma)之外，则重新生成，保证值在均值附近

tf.Variable()将函数标记为可训练，被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。

最近在做模型的时候发现工程实时落盘的样本是Protobuf序列化后的数据，为了读取这些数据，简单的了解了一下Protobuf。

预测燃油效率对于优化车辆性能和减少碳排放至关重要，这可以使用python库tensorflow进行预测。在本文中，我们将探讨如何利用流行的机器学习库 Tenso...

现在，Keras Core 可以作为 tf.keras 的替代品，当使用 TensorFlow 后端时，几乎完全向后兼容 tf.keras 代码。在绝大多数情况...

在本文中将介绍使用Python语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练，观察其模型训练效果。

鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模...

深度学习模型通常具有许多可以调整的超参数，例如学习率、批次大小、隐藏层数、神经元数量及优化器等。为了在给定的任务和数据集上获得模型的最佳性能，我们需要找到在模型...

花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于D...

水果识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模...

使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Dj...

垃圾识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练，最后得到一个识别精度...