TensorFlow实战

TensorFlow 实战源码

深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN，那么如何把CNN与GAN结合？用theano实现的，还放上了其他人实现的版本，本文主要讨论TensorFlow版本

TensorFlow机器学习实战指南_ 源码.zip

源码

深度学习TensorFlow教学实战源码.zip

lesson03-回归问题 lesson04-回归问题实战 lesson05-手写数字问题 lesson06-手写数字识别初体验 lesson07数据类型 lesson08-创建Tensor lesson09-索引与切片 lesson10-维度变换 L」lesson11-Broadcasting lesson12-数学运算 lesson13-前向传播(张量) -实战 lesson14-合并与分割 lesson15-数据统计 lesson16-张量排序 lesson17-埴充与复制 lesson18-数据限幅 lesson19-高阶OP lesson20-数据加载 lesson21-测试(张量) -实战

RabbitMQ实战-随书源码

RabbitMQ in action 和 RabbitMQ实战-高效部署分布式消息队列 的随书源码

TensorFlow 源码

TensorFlow 源码

tensorflow源代码

Goolge TensorFlow深度学习框架源代码，用于深度学习的算法实现等

tensorflow源码

tensorflow 最新源代码，。....引自源码对应github分享

《deep learning with tensorflow》随书源码

6. **实战项目**：源码可能还包括一些实际应用项目，如图像分类、语义分割、机器翻译等，读者可以通过实践这些项目来提升自己的技能。 7. **最佳实践**：书中可能分享了使用TensorFlow的最佳实践，如如何使用Eager ...

基于tensorflow的项目实战源码（21个项目玩转深度学习）.zip

【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为...基于tensorflow的项目实战源码（21个项目玩转深度学习）.zip

Tensorflow实战Python源码.zip

《Tensorflow实战Python源码》是一份深入学习Tensorflow库并结合Python编程的实践指南。这份资源包含了多个项目和示例代码，旨在帮助开发者更好地理解和应用Tensorflow在实际问题中的解决策略。通过阅读和分析这些...

深度学习与TensorFlow入门实战-源码和PPT(1).zip

这款上传的文件是Tensorflow 软件的教程，里面包括PPT, PDF教程以及实战的代码。下载后可以按照教程的步骤自己搭建一个Tensorflow的框架，并用所提供的代码进行程序测试训练，以达到熟悉了解和入门的目的

Python+Tensorflow机器学习实战,tensorflow实例,Python源码.zip

在本资源中，"Python+Tensorflow机器学习实战,tensorflow实例,Python源码.zip" 提供了关于使用Python和TensorFlow进行机器学习实践的详细教程。TensorFlow是由Google开发的一个开源库，它广泛用于构建和训练各种类型...

tensorflow 实战代码

tensorflow 实战 书本上的代码，可以用来参考学习深度学习

基于TensorFlow实践的配套源码

基于TensorFlow实践的配套源码，每一章的源代码都有，可以直接运行。

tensorflow教程源码

用python实现的使用tensorflow的深度学习代码，包含卷积神经网络、循环神经网络、对抗神经网络、自编码神经网络等等，适合初学者学习。

tensorflow 技术解析与实战代码

TensorFlow是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面...全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。

莫烦python_tensorflow_机器手实战源代码

莫烦python_tensorflow_机器手实战源代码，从0开始搭建一个强化学习框架

Tensorflow 实战google 深度学习框架随书代码

Tensorflow 实战google 深度学习框架随书代码，难得的好东西，免得自己手敲了

-TensorFolwNotebook-from-Peking-University:该源码是北京大学公开课TensorFlow1.x的网课中源码的汇总，也包括了网课中小组成员的实战项目

北京大学公开课-TensorFolw1.x笔记 该源码是北京大学公开课TensorFlow1.x的网课中源码的汇总，包括了网课中小组成员的实战项目源码 原始地址 助教笔记 老师课上PPT上的补充或是详细讲解网盘链接： ://pan.baidu.com/s/1VEwSjdwGzgD8YAyMiyIi_Q密码：ratr 实验环境 TensorFlow1版本：1.x python版本：3.x 网课所有笔记 如果资料不错，可以star一下

node-tensorflow：Node.js + TensorFlow

TensorFlow + Node.js 是Google的机器学习运行时。 它与Python框架一起作为C ++运行时实现，以支持构建各种模型，尤其是用于深度学习的神经网络。 能够仅使用JavaScript（或TypeScript，如果您愿意）在node.js应用程序中使用TensorFlow很有意思。 但是，Python的功能非常强大（有多个操作，估计器实现等）并且还在不断扩展。 相反，考虑在Python中构建图和训练模型，然后在纯node.js和不依赖Python的部署中使用它们作为运行时用例（如预测或推断），将更为实用。 这就是该节点模块启用的功能。 该模块负责使用TensorFl

tensorflow-in-practice-code:原始码实现：《 TensorFlow实战》黄文坚，唐源着

原始码实现：《 TensorFlow实战》黄文坚，唐源着 这里存放本书范例中的源代码，等出了第二版之后这里的代码也会跟着更新，请大家耐心等待。 第一版（2017年二月）的代码版本请点。

lstm-char-cnn-tensorflow：进行中

角色感知神经语言模型 Tensorflow实现。 作者的原始代码可以在找到。 该实现包含： 词级和字符级卷积神经网络 公路网 递归神经网络语言模型 当前的实现存在性能问题。 参见 。 先决条件 Python 2.7或Python 3.3+ 用法 要使用ptb数据集训练模型： $ python main.py --dataset ptb 要测试现有模型： $ python main.py --dataset ptb --forward_only True 要查看所有培训选项，请运行： $ python main.py --help 将打印 usage: main.py [-h] [--epoch EPOCH] [--word_embed_dim WORD_EMBED_DIM] [--char_embed_dim CHAR_EMBED_DIM] [--max_word_length MAX_WORD_LENGTH] [--batch_size BATCH_SIZE] [--seq_length S

毕业设计+基于Tensorflow卷积神经网络天气图像识别系统设计与实现+Django+sqlite+Tensorflow

基于Tensorflow卷积神经网络天气图像识别系统设计 开发软件： Pycharm + Navicat 12 开发技术：Django + sqlite + Tensorflow卷积神经网络 1.这是一个天气图像识别项目，基于tensorflow，使用卷积神经网络实现对多云，雨天，晴天，日出等天气场景进行识别。 2.通过对1070张数据集图片进行训练生成训练模型，模型预测精度90%，使用django框架将数据结果进行显示，并增加后台管理系统方便使用信息的查看。 后台登录地址：http://127.0.0.1:8000/admin/login/ 管理员账号密码：super/123456

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tensorflow图像识别例子，根据官方的例子设计，简化了其中的一些流程

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