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本文先介绍了VGG的基本原理，然后详细介绍了如何使用tensorflow2.x实现VGG网络。其中VGG原理参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/41423739文章中的代码已上传github：https://github.com/lujinhong/tensorflow-deeplearning-project1、VGG原理VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的（大家应该能看出VGG名字的由来了）。该网络是在ILSVRC 2014上的相

在本文中，我们使用tensorflow2.x实现了lenet-5，用于mnist的识别。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport tensorflow as tffrom tensorflow import keras数据预处理我们先载入mnist数据(x_train, y_train),(x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_dat

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport sklearnimport osprint(tf.__version__)2.4.11、基本模型构建本文只介绍了最基本，也是最常用的API，除此以外可以使用函数式API和子类API构建模型，详见《机器学习实战》第10章。1.1 准备

import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasdef plot_series(series, y=None, y_pred=None, x_label="$t$", y_label="$x(t)$"): plt.plot(series, ".-") if y is not None

import numpy as npimport tensorflow as tfimport sklearnimport sysimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow import kerasprint(tf.__version__)print(sys.version)# To plot pretty figures%matplotlib inlineimport matplotlib as mplimport matplotl

本文主要内容来自： https://www.tensorflow.org/tutorials/images/segmentation?hl=zh-cn图像分割这篇教程将重点讨论图像分割任务，使用的是改进版的 U-Net。什么是图像分割？目前你已经了解在图像分类中，神经网络的任务是给每张输入图像分配一个标签或者类别。但是，有时你想知道一个物体在一张图像中的位置、这个物体的形状、以及哪个像素属于哪个物体等等。**这种情况下你会希望分割图像，也就是给图像中的每个像素各分配一个标签。因此，图像分割的任务是训

文章目录1、加载csv格式的数据集并生成Dataset1.1 pandas读取csv数据生成Dataframe1.2 将Dataframe生成Dataset2、将数据封装成Feature columnn3、构建并训练模型4、构建组合特征5、预测数据本部分使用Estimator的方式实现逻辑回归。（1）使用csv格式的泰坦尼克号数据作为数据集。import tensorflow as tfimport pandas as pdfrom IPython.display import clear_out

文章目录1、数据集1.1 使用 Pandas 从csv创建一个 dataframe1.2 将 dataframe 拆分为训练、验证和测试集1.3 用 tf.data 创建输入流水线Dataset1.4 理解输入流水线2、特征列 feature_column2.1 数值列2.2 分桶列2.3 分类列2.4 嵌入列2.5 经过哈希处理的特征列2.6 组合的特征列2.7 选择要使用的列3、构建&运行模型3.1 建立一个新的特征层3.2 创建，编译和训练模型4、完整代码5、另一个简单例子本文主要内容来自：

本文介绍了如何加载各种数据源，以生成可以用于tensorflow使用的数据集，一般指Dataset。主要包括以下几类数据源：预定义的公共数据源内存中的数据csv文件TFRecord任意格式的数据文件稀疏数据格式文件更完整的数据加载方式请参考：https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images?hl=zh-cnimport numpy as npimport pandas as pdimport tensorflow as tf