一朵花开的时间

01 基本配置参考官网说明:https://www.tensorflow.org/install/source_windowsbazal/msys64的配置参考: https://blog.youkuaiyun.com/longji/article/details/82897664安装studio 最新版本。重点关注android sdk/ndkset NDK_ROOT=D:\install\And...

00 基本信息《深度学习原理与TensorFlow实战》书中涉及到的代码主要来源于： A：Tensorflow/TensorflowModel/TFLean的样例， B：https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git的Titanic

01 softmax# 《TensorFlow技术解析与实战》09 Tensorflow在mnist中的应用# win10 Tensorflow1.2.0-RC0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# filename:nntf09.01.py mnist_softmax.py# https://github.com/ten

# 《TensroFlow技术解析与实战》08 第一个TensorFlow程序# win10 Tensorflow-gpu1.2.0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# filename:nntf08.01.py # $y=ax^{2}+b$import tensorflow as tfimport numpy as np

'''Trains a simple convnet on the MNIST dataset.Gets to 99.25% test accuracy after 12 epochs(there is still a lot of margin for parameter tuning).16 seconds per epoch on a GRID K520 GPU.'''# 《Tenso

# -*- coding: utf-8 -*-""" AlexNet.Applying 'Alexnet' to Oxford's 17 Category Flower Dataset classification task.References: - Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever & Geoffrey E. Hinton. ImageNet Cla

# 《TensorFlow技术解析与实战》06 神经网络的发展及其TensorFlow实现# win10 Tensorflow1.2.0-RC0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# filename:nntf06.01.py mnist的AlexNet实现# 参考:# https://github.com/aymeric

01 get_shape# 《面向机器智能的Tensor Flow实战》05 目标识别与分类# win10 Tensorflow-gpu1.1.0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# 原书代码(tensorflow0.8)：https://github.com/backstopmedia/tensorflowbook# t

# 《面向机器智能的Tensor Flow实战》04 机器学习基础# win10 Tensorflow-gpu1.1.0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# 原书代码(tensorflow0.8)：https://github.com/backstopmedia/tensorflowbook# tensorflow不同版本

# 《面向机器智能的Tensor Flow实战》04 机器学习基础# win10 Tensorflow-gpu1.1.0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# 原书代码(tensorflow0.8)：https://github.com/backstopmedia/tensorflowbook# tensorflow不同版本

# 《面向机器智能的Tensor Flow实战》04 机器学习基础# win10 Tensorflow-gpu1.1.0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# 原书代码(tensorflow0.8)：https://github.com/backstopmedia/tensorflowbook# tensorflow不同版本

# 《面向机器智能的Tensor Flow实战》03 TensorFlow基础# win10 Tensorflow-gpu1.1.0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# 原书代码(tensorflow0.8)：https://github.com/backstopmedia/tensorflowbook# tensorfl

# 《面向机器智能的Tensor Flow实战》03 TensorFlow基础# win10 Tensorflow-gpu1.1.0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# 原书代码(tensorflow0.8)：https://github.com/backstopmedia/tensorflowbook# tensorfl

# 《面向机器智能的Tensor Flow实战》03 TensorFlow基础# win10 Tensorflow-gpu1.1.0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# https://github.com/backstopmedia/tensorflowbook# 原书代码(tensorflow0.8)：https://

# 《面向机器智能的Tensor Flow实战》02 TensorFlow安装# win10 Tensorflow-gpu1.1.0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# https://github.com/backstopmedia/tensorflowbook# 原书代码(tensorflow0.8)：https://

# 《TensorFlow实战》08 TensorFlow实现深度强化学习# win10 Tensorflow1.0.1 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# filename:sz08.02.py # TensorFlow实现估值网络import numpy as npimport randomimport iterto

# 《TensorFlow实战》09 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行# win10 Tensorflow1.0.1 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# filename:sz09.02.py # 多GPU并行# https://github.com/tensorflow/models/blob/master

# 《TensorFlow实战》09 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行# win10 Tensorflow1.0.1 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# filename:sz09.01.py # TensorBoard# 源码位置：# https://github.com/tensorflow/tenso

01 测试方法# 《TensorFlow技术解析与实战》15 TensorFlow线性代数编译框架XLA# win10 Tensorflow-gpu1.2.0-rc0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v1.2.0-rc0/tens

01 环境# 《TensorFlow技术解析与实战》15 TensorFlow线性代数编译框架XLA# win10 Tensorflow-gpu1.2.0-rc0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v1.2.0-rc0/tensor

01 tf1.11.0编译今天更新了一下tf代码，直接使用cmake gpu版本没编译通过。于是尝试了一下官网的bazel编译方式。准备环境：win10 x64 教育版， 32GB内存，intel i7cpu。已经安装vs2015 update3 和vs2017 update最新。python2.7.15/python3.6.6/python3.7.0。默认python3.6.6.已经...

这个demo效果还是不错的，比单纯的使用opencv判断效率要高。01 基本环境win10 Tensorflow_gpu1.2.1 python3.5.3 dlib opencv 源码：https://github.com/5455945/tensorflow_demo/tree/master/SpecificFaceRecognition# 该blog完整参考 http://tumumu.cn/

# win10 Tensorflow_GPU1.2.1 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1#《深度学习Keras快速开发入门》# 原书提供代码:https://github.com/yanchao727/keras_book# 作者博客：http://www.nooverfit.com《深度学习Keras快速开发入门》 代

01 必备环境win10[10.0.14393]，有GPU的硬件。 vs2015 update3[14.0.25431.01 Update3]、 cmake 3.7.2。 git[git version 2.11.0.windows.1]、 python3.6.1、CUDA8.0、cuDNN5.1、swigwin-3.0.12、 numpy-1.13.0+mkl-cp36-cp36m-wi

01 必备环境win10[10.0.14393]，有GPU的硬件。 vs2015 update3[14.0.25431.01 Update3]、 cmake 3.7.2。 git[git version 2.11.0.windows.1]、 python3.5.3、CUDA8.0、cuDNN5.1、swigwin-3.0.12、 numpy-1.12.1+mkl-cp35-cp35m-wi

01 基本信息#《深度学习原理与TensorFlow实战》04 CNN看懂世界# 书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git# 视频讲座地址：http://edu.youkuaiyun.com/course/detail/5222# win10 Tensorflow1.2.0 python3.6.1# CUDA v8.0 cudn

#《深度学习原理与TensorFlow实战》04 CNN看懂世界# 书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git# 视频讲座地址：http://edu.youkuaiyun.com/course/detail/5222# win10 Tensorflow1.2.0 python3.6.1# CUDA v8.0 cudnn-8.0-w

01 环境https://github.com/5455945/tensorflow_demo.git# 源码地址:https://github.com/5455945/tensorflow_demo.git# win10 Tensorflow_gpu1.2.1 python3.6.1# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1#千万不要忘记下载数据文件 h

00 环境#《深度学习原理与TensorFlow实战》04 CNN看懂世界# 书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git# 视频讲座地址：http://edu.youkuaiyun.com/course/detail/5222# win10 Tensorflow1.2.0 python3.6.1# CUDA v8.0 cudnn-

tensorflow64 《深度学习原理与TensorFlow实战》04 CNN看懂世界 inception_v3 模型使用#《深度学习原理与TensorFlow实战》04 CNN看懂世界# 书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git# 视频讲座地址：http://edu.youkuaiyun.com/course/detail/5

01 基本环境#《深度学习原理与TensorFlow实战》05 RNN能说会道# 书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git# 原书中代码位置:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook/tree/master/rnn/chatbot# win10 Tensorflo

基本环境#《深度学习原理与TensorFlow实战》04 CNN看懂世界 02 vgg_network.py# 书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git# 视频讲座地址：http://edu.youkuaiyun.com/course/detail/5222# win10 Tensorflow1.2.0 python3.6.1#

01 基本信息#《深度学习原理与TensorFlow实战》05 RNN能说会道# 书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git# 视频讲座地址：http://edu.youkuaiyun.com/course/detail/5222# win10 Tensorflow1.2.0 python3.6.1# CUDA v8.0 cudn

01 基本环境#《深度学习原理与TensorFlow实战》05 RNN能说会道# 书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git# 视频讲座地址：http://edu.youkuaiyun.com/course/detail/5222# win10 Tensorflow1.2.0 python3.6.1# CUDA v8.0 cudn

00代码来源# tensorflow64 《深度学习原理与TensorFlow实战》04 CNN看懂世界 01 alexnet_benchmark.py#《深度学习原理与TensorFlow实战》04 CNN看懂世界# 书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git# 视频讲座地址：http://edu.youkuaiyun.com/c

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# 《TensorFlow技术解析与实战》13 生成式对抗网络# win10 Tensorflow-gpu1.2.0 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# filename:nntf13.01.py mnist的ac-gan# 源码：

01 关于神经网络的一些个人理解神经网络、深度神经网络的一个基本假设： 对于一组足够数量的输入神经元(输入数据)，能够通过一个复杂函数得到一组想要的指定数量的输出神经元(输出数据)。 我们搭建的神经网络、深度神经网络就是为了找到这个复杂函数。 为了找到这个复杂函数，我们需要用可实现的函数表达来实现。考虑到计算复杂度和数据存储等因素。需要找到最简单的替代”函数群组”(神经网络)。 最简单和方便

# 《TensorFlow实战》08 TensorFlow实现深度强化学习# win10 Tensorflow1.0.1 python3.5.3# CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1# filename:sz08.01.py # TensorFlow实现策略网络# https://github.com/awjuliani/DeepRL-Agents.g

01 基本环境win10 企业版[10.0.14393] 显卡：Nvidia Quadro M2000M 需要软件： anaconda4.3.0.1(官网下载最新版本) cuda_8.0.61_win10.exe(官网下载最新版本)cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1-zip(官网下载最新版本)cuDNN下载需要注册个账号。 解压到 C:\Program Files\c

01 运行环境win10 python3.5.3 CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 代码运行工具： A Eclise Neon.2 Release (4.6.2) PyDev B PyCharm Community Edition 2017.102 第三章 TensorFlow入门tensorflow的计算模型：计算图–tf.Graph tenso