主要介绍了TensorFlow2.X使用图片制作简单的数据集训练模型,本文通过截图实例代码相结合给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

Anaconda3+Win10+Tensorflow2.0+GPU成功通过pip在虚拟环境下安装并且成功在base root 里的Spyder里跑codeStep 1 : python3.7以上安装Step 2 :驱动软件要求（1）查看电脑Nvidia配置（2）GPU软件要求（2-1）是否有版本足够的NVIDIA GPU 驱动程序，没有就下载安装。（2-2）CUDA 工具包的安装（2-3）cuDNN的下载与安装Step 3: 最重要的三个复制粘贴！！！！Step 4 : 创建虚拟环境，安装必要软件。Step 5: CMD 测试Step 6 : 在Anaconda 里的spyder成功impor

搭建yolo3目标检测的源码以及对应的修改设置，下载解压之后，进入目录，使用python3 yolo_video.py --image 命令 测试 ；输入图片名称 0007.jpg 观察是否可以出现一张标注出各种物体的图片。

Basic_CNNs_TensorFlow2 一些基本CNN的tensorflow2实现。 包括的网络： MobileNet_V1 MobileNet_V2 SE_ResNet_50，SE_ResNet_101，SE_ResNet_152，SE_ResNeXt_50，SE_ResNeXt_101 挤压网 ShuffleNetV2 RegNet 其他网络 对于AlexNet和VGG，请参见： : 对于InceptionV3，请参见： : 对于ResNet，请参阅： : 培养 要求： Python> = 3.6 Tensorflow> = 2.4.0 tensorfl

文章目录数据集介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集查看数据集中正样本（欺诈）和负样本（未欺诈）的数量对数据集进行稍微处理3、划分数据集划分训练集、验证集和测试集划分出特征和标签4、标准化处理5、查看正负样本的相关信息区分正负样本在’V5’，’V6’两个维度上比较正负样本6、构建模型7、对比：有bias_initializer vs 没有bias_initializer没有bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型有bias_initializer计算bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型8、保存初

我爬取了TensorFlow官网的API，官网地址为：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf，我爬取后，然后保存为md格式文件。这是英文版的，需要的可以下载哦！ 这是我用Python爬取的代码： https://editor.csdn.net/md/?articleId=109454953

Tensorflow2.x版本的模型保存，和opencv c++模型导入 由于一个小项目的需求，需要使用C++的接口调用python环境下使用Tensorflow 2.x版本训练好的模型。我想了两种方式： 使用 Tensorflow 2. x 的 C++ API 。（我觉得可行，在源码编译的最后一部，由于误操作系统崩了…,后续会继续尝试） 使用opencv dnn 模块提供的 API接口。（我使用的这种方式） 使用Tensorflow 训练模型 我使用的是2.1版本，2.0应该也可以 这里就用 fashion_mnist 数据集为例进行训练 导入的一些包： import cv2 im

离线安装tensorflow2.3需要符号该版本的.whl安装文件

把中英文翻译的数据 转化为模型可以接受的格式

tensorflow2.0版本的faster rcnn源码，采用了FPN和ResNet，希望大家踊跃下载