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
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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，
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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
Tensorflow车牌识别完整项目（含完整源代码及训练集）
基于TensorFlow的车牌识别系统设计与实现，运用tensorflow和OpenCV的相关技术，实现车牌的定位、车牌的二值化、车牌去噪增强、图片的分割，模型的训练和车牌的识别等
TensorBoard的最全使用教程：看这篇就够了
本文详细介绍了 TensorBoard 所有基本组件以及高级的功能,并推荐了常用插件和使用方法，提供与PyTorch结合使用的方法代码。
TensorFlow2.x得环境下如何运行TF1.x环境的代码
最近因为学习需要，所以在看别人的代码，但是发现有些教科书或是很久以前的代码都是在TF1.x的环境下编写的。而很多显卡例如Genforce系列在TF1.x中是无法派上用场的，因此需要安装TF2.x-gpu版本来运行代码，但是中间也遇到了很多问题：系统：win11cuda 11.2tensorflow-
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