CUDA 11.7 版本下安装Tensorflow-gpu以及Keras (Windows以及Ubuntu)
记录：在复现论文代码时碰到使用keras环境，于是在自己windows系统的台式机（RTX 3080；CUDA 11.7）上进行了安装，但是发现台式机的显存无法支持程序的运行。于是将一摸一样的环境配置到更大现存的Ubuntu服务器（CUDA 11.7）上，但配置环境出错，一直无法调用GPU。经过一
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】OCR文字识别实战（附源码和数据集 超详细必看）
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】OCR文字识别实战（附源码和数据集 超详细必看）
Keras深度学习实战（39）——音乐音频分类
音乐音频分类技术能够基于音乐内容为音乐添加类别标签,在音乐资源的高效组织、检索和推荐等相关方面的研究和应用具有重要意义。传统的音乐分类方法大量使用了人工设计的声学特征，特征的设计需要音乐领域的知识，不同分类任务的特征往往并不通用。深度学习的出现给更好地解决音乐分类问题提供了新的思路，本文对基于深度学
Keras可视化神经网络架构的4种方法
keras 中有一些现成的包可以创建我们的神经网络模型的可视化表示。
Keras深度学习实战——使用长短时记忆网络构建情感分析模型
我们已经学习了如何使用循环神经网络 (Recurrent neural networks, RNN) 构建情感分析模型，为了将循环神经网络与长短时记忆网络 (Long Short Term Memory, LSTM) 的性能进行对比，同时也为了加深对 LSTM 的了解，在节中，我们将使用 LSTM
Keras实现vgg16网络和迁移学习
1.VGG-Net介绍，2.keras定义vgg16，3.keras实现vgg16迁移学习 ，4.预测新图-识别猫咪
使用Keras Tuner进行自动超参数调优的实用教程
在本文中将介绍如何使用 KerasTuner，并且还会介绍其他教程中没有的一些技巧，例如单独调整每一层中的参数或与优化器一起调整学习率等。
Keras深度学习实战（26）——文档向量详解
本节中，我们首先介绍了文档向量概念提出的背景，然后介绍了文档向量的基本概念以及如何生成文档向量，并了解了构建文档向量的策略，最后使用 Keras 从零开始实现了文档向量生成模型，并使用航空公司的 Twitter 数据集训练得到了数据集的文档向量。
使用PyTorch和Keras实现 pix2pix GAN
对比两个框架实现同一个模型到底有什么区别？
tqdm高级使用方法(类keras进度条)
在很多场景，我们希望对一个进度条标识其运行的内容()，同时也希望在进度条中增加一些信息，如模型训练的精度等。本文就将基于tqdm，在实际应用中充实进度条。
Keras深度学习实战（14）——从零开始实现R-CNN目标检测
R-CNN 是基于候选区域的经典目标检测算法，其将卷积神经网络引入目标检测领域。本文首先介绍了 R-CNN 模型的核心思想与目标检测流程，然后使用 Keras 从零开始实现了一个基于 R-CNN 的目标检测模型，最后介绍了非极大值抑制用于移除相似的预测边界框。......
Keras深度学习实战（13）——目标检测基础详解
目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题之一，同时也是具有广泛应用场景的任务之一。本节中，首先介绍了目标检测的基本概念，然后介绍了如何制作用于训练目标检测模型的数据集，最后讲解了如何生成候选区域和常用于目标检测模型性能评估的指标。通过介绍目标检测中的相关技术，为接下来实现目标检测算法奠定基础。
Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十五章：迁移学习与微调
1. 迁移学习与微调2. 了解 `trainable` 特性3. keras实现典型的迁移学习工作流4. 微调5. 使用自定义训练循环进行迁移学习和微调6. 一个端到端的实例：基于 Dogs vs. Cats 数据集微调图像分类模型
Keras深度学习实战——基于VGG19模型实现性别分类
VGG19 是 VGG16 的改进版本，具有更多的卷积和池化操作。本文首先简要介绍了 VGG19 的架构，并使用 Keras 中预训练的 VGG19 模型进行性别分类实战。
Keras深度学习实战（12）——面部特征点检测
面部关键点的定位通常是许多面部分析方法和算法中的关键步骤。在本节中，我们介绍了如何通过训练卷积神经网络来检测面部的关键点，首先通过预训练模型提取特征，然后利用微调模型预测图像中人物的面部关键点。......
Keras深度学习实战（10）——迁移学习
迁移学习 (Transfer Learning) 是机器学习中的一个重要研究方向，指将一个预训练的模型重新用于另一个任务中，和从零开始训练卷积神经网络相比，利用迁移学习，只需要少量样本即可训练得到性能较好的模型。本文我们将使用预训练的 VGG16 模型利用迁移学习进行性别分类任务实战。...
Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十三章：keras中的评估指标及自定义评估指标
@[toc]# 1. keras中API使用方法- 评估指标位于tf.keras.metrics模块，该模块下的评估指标都是一个类，需要实例化后，调用相应的方法，以tf.keras.metrics.Mean为例
Keras深度学习实战（11）——股价预测
我们已经学习了使用神经网络进行音频、文本等非结构化数据和房价、信用等结构化数据分析的相关任务。本节，通过股价预测应用，了解了神经网络在处理时间序列数据的一般流程，并学习了使用函数式 API 来构建复杂神经网络，通过利用相关新闻数据信息来提高预测准确性。
基于Python实现的口罩佩戴检测
口罩佩戴检测一 题目背景1.1 实验介绍今年一场席卷全球的新型冠状病毒给人们带来了沉重的生命财产的损失。有效防御这种传染病毒的方法就是积极佩戴口罩。我国对此也采取了严肃的措施，在公共场合要求人们必须佩戴口罩。在本次实验中，我们要建立一个目标检测的模型，可以识别图中的人是否佩戴了口罩。1.2 实验要求
Keras深度学习实战（8）——房价预测
在本节中，我们介绍了神经网络的实际应用，使用 Boston 房价数据集，通过尝试预测房屋的价格来研究连续输出问题，并介绍了如何在网络训练过程中使用自定义损失函数。
