花朵识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+深度学习模型+卷积网络算法【完整代码】
一、介绍 花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。在当今信息化社会，图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值，包括医学影像分析、自动驾驶、人脸识别等。图像识别是深度学习领域最为重要和最具挑战性的研究方向之一。本项目即是基于这一背景，通过使用.....
水果识别系统Python+TensorFlow+Django网页界面+深度学习模型+卷积网络算法
一、介绍 水果识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 二、效果图片 三、演示视频 视频+代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/sr43e6q0w...
CV之CNN：基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别
目录基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别数据集介绍输出结果使用model.ckpt-6000模型预测 预测错误的只有一个案例，如下所示训练结果核心代码基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别数据集介绍数据下载：Dogs vs. Cats Re....
TF之NN：基于Tensorflow利用神经网络算法对数据集(用一次函数随机生成100个数)训练预测斜率、截距(逼近已知一次函数)
输出结果代码设计import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tfimport numpy as npx_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 ....
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