TensorFlow最新应用&资源集锦

最新推荐文章于 2025-05-13 19:55:08 发布
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文章标签： TensorFlow Slim 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/heyc861221/article/details/80126171
本文总结了深度学习库TensorFlow的最新进展，包括Slim图像识别库和文本概括模块的更新。介绍了TensorFlow在Android、Linux、MacOS等平台的支持，并提供了一系列学习资源，如TensorFlow Python教程、深度学习示例和研讨会。此外，还探讨了将TensorFlow与H2O集成以利用Deep Water进行深度学习的可能性，特别适用于自动驾驶等项目。

原文： If I Can Learn to Play Atari, I Can Learn TensorFlow
作者： Tim Spann
译者： KK4SBB 审校：王艺
责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系 heyc@youkuaiyun.com 或微信号 289416419

这是一篇关于深度学习新库、新工具、新框架的总结。

深度学习正在成为企业和高校的热门研究领域之一。深度学习相关的工具和函数库也层出不穷。去年，谷歌开源了其深度学习库TensorFlow，正被广泛应用于深度学习产品中。谷歌最近又发布了一个新的TensorFlow图像识别库 —— Slim。TF-Slim是TensorFlow的一款轻量级的生成、训练和评估模型的工具库，很容易上手使用。TensorFlow也对Inception RESNET v2 训练库做了更新。更新之后的准确率应该能更高。TensorFlow目前支持Android、Linux、Linux系统上的GPU以及MacOS。今后还会逐渐支持其他的平台。对于非Linux的用户，我推荐使用云服务器或是

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【AI智能】TensorFlow 框架原理及使用教程
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在Android上使用Tensorflow
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在安卓平台使用tensorflow项目github 最近更新 2017.6.7添加了app预览如下，更详细请到github 分类预览1： 拍照分类： 程序启动： 自动分类为相册： 最近更新 2017.3.7注意 最近有几个小伙伴询问移动端平台怎样使用自己的模型以及其他相关问题，我对部分问题做了总结，相关的内容在另外一篇博客中，点这里查看。另外大家要使用自己的模型请直接到上述
TensorFlow 的应用场景有哪些
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深入剖析PyTorch和TensorFlow：理解二者的区别与联系
WeLearnNLP
05-05 3万+
深度学习框架在近年来的快速发展中发挥了至关重要的作用，其中PyTorch和TensorFlow是最受欢迎的两个框架。它们各自具有独特的特点和优势，但也有一些相似之处。本文将深入剖析PyTorch和TensorFlow，从原理、代码实现等方面对它们进行详细介绍，帮助读者更好地理解二者的区别与联系。
TensorFlow入门教程
jiangjingxuan的博客
02-17 5166
TensorFlow 一、TensorFlow介绍 1、什么是TensorFlow 官网：https://www.tensorflow.org/TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包, 也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交互的计算操作, 然后把编辑好的Python文件 转换成 更高效的C++,
介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景
啦啦啦
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TensorFlow 常见使用场景及开源项目实例
最新发布
青蛙博客
05-13 861
本文详细介绍了 TensorFlow 在多个领域的典型应用及其对应的开源项目案例。涵盖了图像处理、自然语言处理、语音音频处理、推荐系统与时间序列预测、移动端与边缘计算以及生成式模型与创意应用等多方面内容，列举了大量实用的开源项目实例，展示了 TensorFlow 在深度学习领域的广泛应用与强大功能，为开发者提供了丰富的实践参考与借鉴资源。
TensorFlow的各种应用，你晓得不？
数据与算法之美
01-22 6346
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深度学习及TensorFlow简介
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很久之前就玩过 TensorFlow Playground，但当时对神经网络只有一个简单的概念，不明白各种参数的意义，把它们胡乱点了一遍，并且尝试多次也没能把螺旋形状的数据集分类成功。 现在Andrew Ng 的课程学习过半（ 对之前 Ng 课程笔记有兴趣的同学可以访问 线性回归、逻辑回归 与 神经网络 ），在理解的基础上再玩了下，的确有不同的体会。而且由于 TensorFlow Playgro...
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http://www.infoq.com/cn/articles/introduction-of-tensorflow-part02 2017年2月16日，Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本，并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。这是TensorFlow的一个重要里程碑，标志着它可以正式在生产环境放心使用。在国内，从InfoQ的
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TensorFlow和theano以及Keras都是深度学习框架，TensorFlow和theano比较灵活，也比较难学，它们其实就是一个微分器 Keras其实就是TensorFlow和Keras的接口（Keras作为前端，TensorFlow或theano作为后端），它也很灵活，且比较容易学 Keras的作者François Chollet在谷歌工作，所以Keras可能会变成TensorFlow官
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