深度学习与Tensorflow2实战视频教程，2020最新版本，Tensorflow2版本更简单实用，课程纯实战驱动，通俗讲解2版本核心模块与实例应用。全程代码实战，通俗易懂，用最接地气的方式讲解各大核心模块，基于真实数据集展开项目实战，丰富案例支持，快速入门！ 课程大纲： 章节1 Tensorflow安装与简介 章节2 神经网络原理解读与整体架构 章节3 搭建神经网络进行分类与回归任务 章节4 卷积神经网络原理与参数解读 章节5 猫狗识别实战 章节6 图像数据增强实例 章节7 训练策略-迁移学习实战 章节8 递归神经网络与词向量原理解读 章节9 基于TensorFlow实现word2vec 章节10 基于RNN模型进行文本分类任务 章节11 tfrecord制作数据源 章节12 将CNN网络应用于文本分类实战 章节13 时间序列预测 章节14 自然语言处理通用框架BERT原理解读 章节15 谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例 章节16 对抗生成网络实战 章节17 基于CycleGan开源项目实战图像合成 章节18 经典网络架构Resnet实战 章节19 Tensorflow基础

FX8350不支持AVX2, 标准tensorflowgpu版本包都是要AVX2支持的，所以需要重新编译才能使用。参照CSDN上的资料，重新编译。 只支持算力6.1的显卡。 cuda,cudnn版本为 cuda_11.0.1_451.22_win10 cudnn-8.0-windows10-x64-v7.1-ga 需要自行下载。

ssd基于tensorflow2实现源代码

内容概述： 1. RNN唐诗写作模型（基于循环神经网络LSTM） 2. 答辩PPT（精美幻灯片，让答辩老师目瞪口呆） 3. 实验报告（辅助使用，阅读代码无压力） 实验目的： 1. 目标是通过使用深度学习架构tensorflow构建循环神经网络RNN模型生成唐诗 2. 其中要求生成诗歌开头词汇是“日、红、山、夜、湖、海、月”等词汇作为begin word 使用建议： 1. 环境搭建很重要 2. 要有自己的理解，读懂每一行代码对自己是百利无一害的

适用tensorflow2.3—python3.8，含安装顺序和指令指令，仅需复制粘贴轻松安装。默认提前安装了anaconda，若另需依赖资源可从网站：https://pypi.org/上下载

【物体检测快速入门系列 | 01 】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器（http://t.csdn.cn/jPCca）博文配套的项目源代码，包含数据集标注，标签映射，标注文件格式转换脚本，训练流水线配置，训练脚本、评估脚本、导出脚本、模型推理脚本，整套自定义物体检测流水线工具链。

TensorFlow2.1 notebook

北大 曹健老师课程的学习笔记上传供个人留存使用

本文来自于网络，本文主要介绍了如何用深度强化学习来展示TensorFlow 2.0的强大特性，希望对您的学习有所帮助。在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性。虽然我们的目标是展示TensorFlow2.0，但我将尽最大努力让DRL的讲解更加平易近人，包括对该领域的简要概述。事实上，由于2.0版本的焦点是让开发人员的生活变得更轻松，所以我认为现在是

系统介绍 技术框架： 前端：vue 后端：springboot 算法：python+tensorflow2.3 系统主要功能： 图片上传、波导识别、系统管理（用户管理、权限管理、菜单管理） 可训练成--人脸识别、花卉识别等 详情：https://blog.csdn.net/qq_33037637/article/details/124947836