手写数字识别-基于卷积神经网络
机器识图的过程：机器识别图像并不是一下子将一个复杂的图片完整识别出来，而是将一个完整的图片分割成许多个小部分，把每个小部分里具有的特征提取出来（也就是识别每个小部分），再将这些小部分具有的特征汇总到一起，就可以完成机器识别图像的过程了。...
基于python的图像识别
这里图像识别，涉及到python3.9.1和python3.6.4。之所以着重提及python版本，是因为代码使用了tensorflow。而网上找到的相关代码都是tensorflow1.x.x，而现在都是2.x.x。为了配合tensorflow的使用，我就多安装了python3.6。英文官网和中文官
Mask_RCNN项目下载、配置、运行保姆级教程
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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
深度学习100例 | 第4例：水果识别 - PyTorch实现
大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第4个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorch调用VGG-16算法模型。先来了解一下PyTorch与Ten
(详细步骤和代码)利用A100 GPU加速Tensorflow
利用A100 GPU加速TensorflowNVIDIA A100 基于 NVIDIA Ampere GPU 架构，提供一系列令人兴奋的新功能：第三代张量核心、多实例 GPU (MIG) 和第三代 NVLink。Ampere Tensor Cores 引入了一种专门用于 AI 训练的新型数学模式：T
深度学习实战及tensorflow环境配置
深度学习路很长，要想走得远基础一定要牢，希望本文对你有用。文章目录前言 一、pycharm和anaconda的安装 二、配环境及运行代码 1.遇到无法用pip和conda的情况 2.安装库 3.安装tensorflow和cudatoolkit 4.代码运行 总结前言重新装了一下系统，重新配置
TensorFlow笔记_采用迁移学习的方法搭建MobileNetV2网络实现自建数据集的图像分类任务
自定义数据集完成图像分类任务：拍摄数据集，采用TFRecord创建和保存数据，采用迁移学习的方式搭建MobileNetV2网络，将模型转换为tflite，并加载tflite实现推理
人工智能——文本分类（大作业必备）
tensorflow文本分类问题，实现将文本区分为积极、消极文本，保姆级讲解，不仅仅轻松过大作业，更可以带你快速理解对keras库的基本使用。
物体检测快速入门系列(4)-TensorFlow 2.x Object Detection API快速安装手册
tensorflow object detection api框架安装指南
Python学习记录 使用tensorflow 2.8 完成猫狗识别 使用keras构建CNN神经网络
猫狗识别项目数据分为带标签和不带标签带标签：25000张不带标签：12500张数据分类处理下载的数据存放在data文件夹下# 定义数据存储的文件夹data_dir = './data/'train是25000张带标签的猫狗图片test1是12500张无标签的猫狗图片使用代码核对一下# 进入图片数据的
TensorFlow简单使用（基础篇）
目录一、TensorFlow的数据类型二、如何创建一个张量三、常用函数1.强制转换、最大值、最小值2.平均值、求和3.标记为可训练4.四则运算5.平方、次方与开方6.矩阵相乘7.输入特征和标签配对8.求出张量的梯度9.枚举函数10.独热编码11.概率转换函数12.自更新函数13.最大值索引函数我们为
YOLOv5解析 | 第一篇：快速部署YOLOv5模型
大家好，我是『K同学啊』！拖了好久，终于要开始目标检测系列了。自己想过好几次，想尽快出几期目标检测算法的博客教程，但是一直苦于不知道如何写，才能让大家轻松、快速、高效的入门目标检测算法。这段时间终于有个一个比较靠谱的思路。我是这样计划的：首先，带大家先将算法跑起来，不然都不知道在干嘛，纯理论的东西看
python 深度学习环境安装（tensorflow-gpu）
本文主要通过Anaconda来配置tensorflow-gpu环境，介绍了如何新建虚拟环境，下载cuda，cudnn，tensorflow-gpu，以及判断是否安装成功，最后介绍了在pycharm中新建项目来配置虚拟环境。
Tensorflow(2.0+) 对五类医学图像进行分类
文章目录前言一，导入 TensorFlow 和其他库二，加载并探索数据集1，浏览数据集2，加载图像的路径3，可视化一些图像三， 创建数据集1，为加载器定义一些参数：2，在开发模型时，我们使用 80% 的图像进行训练，使用 20% 的图像进行验证。3，可视化数据4，我将使用这些数据集训练模型，稍后将它
狠补基础-数学+算法角度讲解卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接层
狠补基础-数学+算法角度讲解卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接层在这篇文章中您将会从数学和算法两个角度去重新温习一下卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接层，为您以后修改架构或者自己调试模型提供便利。点这里直接跳读狠补基础-数学+算法角度讲解卷积层,激活函
基于LSTM电商评论情感分析-多评价指标可视化版（内附源码）【自然语言处理NLP-100例】
🔗 运行环境：python3🚩 作者：K同学啊🥇 精选专栏：《深度学习100例》🔥 推荐专栏：《新手入门深度学习》📚 选自专栏：《Matplotlib教程》🧿 优秀专栏：《Python入门100题》大家好，我是K同学啊！在上一篇文章中，我使用LSTM对电商评论做了一个较为复杂的情感分析，
tensorflow安装测试教程【一文读懂】
tensorflow 各个版本安装体验教程、一文读懂
从0开始的深度学习——【tensorflow】创建一个神经网络
我们用tf.keras来创建神经网络：什么是tf.keras?,简单地说就是tensorflow中已经帮你封装好的一些包，它的作用是可以帮你快速搭建网络模型。我们以创建一个能自动识别图片里的数字的神经网络为例子：大致流程：其大致步骤如下：import： import相关模块，将你要用的模块引用到你的
从零开始，手把手教你使用Keras和TensorFlow构建自己的CNN模型
最近学习CNN，搭建CNN模型时看网上鱼龙混杂的博客走了不少歪路，决定自己来总结一下。环境是Python 3.8.12 ，TensorFlow 2.3.0，Keras 2.4.3
