TensorFlow深度学习

tefla:Tensorflow深度学习框架

Tefla构建在Tensorflow之上，用于快速构建深度学习算法的原型。 它提供了对tensorflow功能的高级访问。 一个易于构建复杂模型的界面。 为什么选择Tefla？ 与Keras或任何其他库相比，Tefla具有多个优点。 您可能总是会问为什么Tensorflow而不是PyTorch，Caffe，MXNet等？ 这是印度AI公司和AI开发人员的一项努力，旨在使所有人都能使用AI。 Tefla使您可以轻松设计复杂的模型。 Tefla保证了可伸缩性，可移植性和可再现性。 Tefla的模型存储库免费提供了最新的深度学习方法实施。 Tefla使深度模型的部署非常容易。 它具有内置的API，可以为训练有素的模型提供服务。 Tefla带有用于细分学习，半监督学习和生成模型训练的API。 Tefla具有更快的输入管道。 Tefla借助Multi-GPU支持实现了更快的模型训练。

深度学习框架Tensorflow学习与应用

深度学习框架Tensorflow学习与应用的视频教程,2资源分

Tensorflow 深度学习代码

很全面的深度学习代码，帮助深度分析Tensorflow框架，极好的代码资源

Tensorflow实战Google深度学习框架

本文于网络,文章讲解了使用TensorFlow如何来构建神经网络及 图像识别与卷积神经网络的详细描述。tensor:张量，是tensorflow的数据模型。在tensorflow中可以简单理解为多位数组，表示计算节点，是tensorflow管理数据的形式。但是在tensorflow中，张量的实现并不是直接采用数组的形式，它仅仅是对运算结果的引用。 张量的三个主要属性：name、shap

TensorFlow深度学习框架的研究与分析.pdf

TensorFlow深度学习框架的研究与分析.pdf

基于TensorFlow深度学习框架的窃电分析研究.pdf

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基于Tensorflow深度学习框架的手写体数字识别模型优化及应用.pdf

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基于TensorFlow深度学习框架的地震预警定位.pdf

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基于TensorFlow深度学习框架的卷积神经网络研究.pdf

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Tensorflow 实战Google深度学习框架

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，其核心思想是通过构建和训练深层神经网络模型，从大规模的数据中学习和提取高级抽象特征，以解决复杂的模式识别和决策问题。 深度学习的名称源于其使用多层神经网络模型的特点。这些神经网络模型由多个神经元层组成，每一层的神经元将输入信息传递给下一层进行处理和抽象。深度学习的关键是通过大规模数据的反向传播和优化算法，自动地学习神经网络的权重和参数，使得网络能够在训练数据中发现复杂的特征和模式。 相较于传统机器学习方法，深度学习在处理大规模、高维度的数据时具有以下优势： 自动特征学习：深度学习模型可以自动从原始数据中学习到具有鉴别性的特征表示，无需手动进行特征工程。 大规模数据处理：深度学习模型对于大规模数据的处理能力强大，可以从海量数据中提取知识和模式。 处理非线性关系：深度学习模型能够建模复杂的非线性关系，对于诸如图像识别、自然语言处理等任务有很好的表现能力。 端到端学习：深度学习模型能够从原始输入直接学习到输出结果，实现端到端的学习和推断过程。

当Spark遇上TensorFlow分布式深度学习框架原理和实践

近年来，机器学习和深度学习不断被炒热，tensorflow作为谷歌发布的数值计算和神经网络的新框架也获得了诸多关注，spark和tensorflow深度学习框架的结合，使得tensorflow在现有的spark集群上就可以进行深度学习，而不...

毕业设计-Python基于TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码设计与实现

开发环境： Pycharm + Python3.7 + Django2.2 + sqlite数据库 + TensorFlow深度学习框架 + selenium自动化测试 “基于深度网络的网站验证码识别研究与实现”：主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三...

毕业设计，基于Python+TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码，内含Python完整源代码，数据库脚本

开发环境： Pycharm + Python3.7 + Django2.2 + sqlite数据库 + TensorFlow深度学习框架 + selenium自动化测试 “基于深度网络的网站验证码识别研究与实现”：主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三...

基于卷积神经网络的果蔬识别系统源码+项目文档，采用Tensorflow深度学习框架，通过PyQt5实现系统的可视化

利用卷积神经网络实现图像的识别并将代码部署在树莓派中实现，使用的是谷歌深度学习框架Tensorflow，使用果蔬图像数据集训练模型后，可以达到随机输入单张果蔬图片，返回图片分类结果的效果 项目的主要工作有一下...

基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip

基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉，整体识别率达到97%左右。 基于TensorFlow的花卉识别系统代码和...

毕业设计：基于TensorFlow深度学习框架的微震检测系统.zip

计算机毕设源码

Python-TensorFlowGoogle开源的一个深度学习框架

TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

行人跌倒数据集（VOC格式）

行人跌倒数据集（VOC格式）

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

全新的SOTA模型YOLOv9

当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者，感谢大家的支持！

Deep Learning Tuning Playbook（中译版）

由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。

pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）

里面没写怎么配置yolov8环境，这个参考官方文档就行很简单一行代码即可