Tensorflow卷积实现原理+手写python代码实现卷积
Tensorflow卷积实现原理+手写python代码实现卷积最近看到一个巨牛的人工智能教程,分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。平时碎片时间可以当小说看,【点这里可以去膜拜一下大神的“小说”】。从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解,对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述....

史上最全深度学习环境配置教程---适用于各种深度学习框架---Pytorh TensorFlow Keras-等和各种python环境(三)
这个xiaozhai,是我设置的我的虚拟环境的名字,你可以自行修改,随便叫啥都想,只要不是汉语就行。这里输入 y 即可 ,(yes和no的意思)。 这就是在创建属于自己的环境ing 这样就是环境创建成功然后我们需要进入我们的环境我们需要输入命令:conda activate xiaozhaixiaozhai改成自己刚开始设置环境的时候,设置的环境名字 看最左边由base变成了xiaozhai,这....

史上最全深度学习环境配置教程---适用于各种深度学习框架---Pytorh TensorFlow Keras-等和各种python环境(二)
下面我们安装PycharmPycharm的安装同样我们双击pycharm的安装包, 选择路径,自行修改,建议别装到C盘, 直接默认着下来就行, 这里直接选择第二个,稍...

史上最全深度学习环境配置教程---适用于各种深度学习框架---Pytorh TensorFlow Keras-等和各种python环境(一)
首先我们先说一下软件下载问题:我们要配置环境,一定要下载软件,我个人是非常主张所有软件都采用谷歌浏览器下载的,事实也证明这样做会带来很多好处,基本上程序猿都是使用谷歌浏览器的,我不建议使用其他浏览器采用我的方法,而且谷歌浏览器的盗版很多,我这里给出正确的下载链接。Google Chrome 网络浏览器直接下载安装即可,默认路径就行,反正也不大,千万别坚持用什么360等等,谷歌浏览器的好处自己慢慢....

python+tensorflow人脸识别(1)-深度学习基础概念
人脸识别是什么?人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。查阅相关资料发现,人脸识别的关键点是:目标检测,关键点定位,活体检测,相识度度量,人脸属性回归什么是深度学习?关于深度学习的前世今生,深度学习属于机器学习的一个分....

黑马程序员3天玩转Python深度学习TensorFlow(第3天)
四、卷积神经网络4.1 卷积神经网络简介4.1.1 卷积神经网络与传统多层神经网络对比输入层隐藏层:卷积层、激活层、池化层、全连接层输出层4.1.2 卷积神经网络发展历史4.1.3 卷积网络ImageNet比赛错误率4.2 卷积神经网络原理卷积层、激活层、池化层、全连接层4.2.1 卷积神经网络三个结构池化层:也叫下采样subsample4.2.2 卷积层(Convolutional Layer....

黑马程序员3天玩转Python深度学习TensorFlow(第2天)
第三章 数据读取、神经网络3.1 文件读取流程学习目标:说明TensorFlow文件读取的流程有三种获取数据到TensorFlow程序的方法:QueueRunner:基于队列的输入管道从TensorFlow图像开头中的文件读取数据Feeding:运行每一步时,Python代码提供数据预加载数据:TensorFlow图中的张量包含所有数据(对于小数据集)3.1.1 文件读取流程第一阶段:构造文件名....

黑马程序员3天玩转Python深度学习tensorflow(第1天)(下)
2.4 张量学习目标:知道常见的TensorFlow创建张量知道常见的张量数学运算操作说明numpy的数组与张量相同性说明张量的两种形状改变特点应用set_shape和tf.reshape山西爱你张量形状的修改应用tf.matmul实现张量的矩阵运算修改应用tf.cast实现张量的类型2.4.1 张量(Tensor)TensorFlow的张量就是一个N维数组,类型为tf.Tensor。张量:在计....

黑马程序员3天玩转Python深度学习tensorflow(第1天)(上)
学习目标:第一天:tensorflow框架实用第二天:数据读取、神经网络基础第三天:卷积神经网络、验证码识别第一天:学习学习介绍tensorflow框架的使用1)tensorflow的结构2)tensorflow的各个组件:图、会话、张量、变量3)简单的线性回归案例----将TensorFlow用起来一、深度学习的介绍1.1 深度学习与机器学习的区别学习目标:知道深度学习与机器学习的区别区别:深....

python-手写数字识别改进+TensorBoard(TensorFlow可视化)
手写数字识别的改进:将识别准确率提高到98%以上:import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读取mnist数据集 如果没有则会下载 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", on....

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