- 本专栏内容源于《TensorFlow2.0从零开始学》。我在阅读后收获挺多，最近抽空整理出学习笔记和大家分享，截取了书中内容和大家分享，加入一些自己的理解。后续有时间也会有代码讲解，初学者不要错过！我会把重点划出来~TensorFlow2.0的历史介绍我们就不提了，感兴趣的小伙伴自己百度，本专栏主要是带领大家使用TensorFlow2.0这个深度学习框架。1.计算图计算图是一个有向图，是对T... 本专栏内容源于《TensorFlow2.0从零开始学》。我在阅读后收获挺多，最近抽空整理出学习笔记和大家分享，截取了书中内容和大家分享，加入一些自己的理解。后续有时间也会有代码讲解，初学者不要错过！我会把重点划出来~TensorFlow2.0的历史介绍我们就不提了，感兴趣的小伙伴自己百度，本专栏主要是带领大家使用TensorFlow2.0这个深度学习框架。1.计算图计算图是一个有向图，是对T...
- 大家好！我是【AI 菌】，一枚逆风生长的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、数据结构与算法、编程 等感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 大家好！我是【AI 菌】，一枚逆风生长的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、数据结构与算法、编程 等感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~
- 写在前面：这是我遇到过的较为麻烦的问题，当我们自己电脑装了python3.5+TF+keras，但是github上下载的项目确实python2.7的。此时就需要安装python多版本以及不同版本的TF、keras。以下内容参考网上资料以及自己的实践记录，希望能给同样有困惑的小伙伴一点帮助！一、安装anaconda官方下载地址：https://repo.continuum.io/archive... 写在前面：这是我遇到过的较为麻烦的问题，当我们自己电脑装了python3.5+TF+keras，但是github上下载的项目确实python2.7的。此时就需要安装python多版本以及不同版本的TF、keras。以下内容参考网上资料以及自己的实践记录，希望能给同样有困惑的小伙伴一点帮助！一、安装anaconda官方下载地址：https://repo.continuum.io/archive...
- 在目标检测任务中，不同数据集的目标框的清晰度可能会有差异，目标框清晰度敏感度就是衡量这个差异的变量，而不同的目标框清晰度的数值对模型训练以及推理都会有影响。本博客将对该敏感度进行分析并对相关的解决方法进行介绍 在目标检测任务中，不同数据集的目标框的清晰度可能会有差异，目标框清晰度敏感度就是衡量这个差异的变量，而不同的目标框清晰度的数值对模型训练以及推理都会有影响。本博客将对该敏感度进行分析并对相关的解决方法进行介绍
- 一、问题描述 在目标检测任务中，一张图片中的目标框在整张图片上面的位置可能会不一样，有的目标框可能分布在图片的中间，有的目标框可能分布在图片的边缘位置，边缘化程度，即目标框中心距离图片中心距离占图片总距离的比值，越大表示物体越靠近边缘。下图表示的是图片中标记框距离中心比较远的场景，即标记框的边缘化分布比较严重。图1 图片标记框边缘化分布示例目标框边缘化敏感度就是描述这种现象的指标，检测模型... 一、问题描述 在目标检测任务中，一张图片中的目标框在整张图片上面的位置可能会不一样，有的目标框可能分布在图片的中间，有的目标框可能分布在图片的边缘位置，边缘化程度，即目标框中心距离图片中心距离占图片总距离的比值，越大表示物体越靠近边缘。下图表示的是图片中标记框距离中心比较远的场景，即标记框的边缘化分布比较严重。图1 图片标记框边缘化分布示例目标框边缘化敏感度就是描述这种现象的指标，检测模型...
- 一.准备工作1.下载并安装Anaconda二.正式工作1.创建环境1.1打开Anaconda Prompt1.2 输入语句：conda create -n tensorflow python=3.61.3关闭Anaconda Prompt2.激活环境2.1打开cmd2.2 输入语句：activate tensorflow3.下载Tensorflow3.1 输入语句：pip install -... 一.准备工作1.下载并安装Anaconda二.正式工作1.创建环境1.1打开Anaconda Prompt1.2 输入语句：conda create -n tensorflow python=3.61.3关闭Anaconda Prompt2.激活环境2.1打开cmd2.2 输入语句：activate tensorflow3.下载Tensorflow3.1 输入语句：pip install -...
- 本书摘自《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书中的第2章，第2.1节，编著是李金洪. 本书摘自《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书中的第2章，第2.1节，编著是李金洪.
- 编译 tensorflow-serving-api 生成jar的方法步骤 编译 tensorflow-serving-api 生成jar的方法步骤
- 本文转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/141533907github： https://github.com/hhaAndroid/mmdetection-mini欢迎star部分内容有删改 0 简介本文YOLOV4论文总结分析的第二篇，其主要分析了数据增强和特征擦除手段，包括random erasing、cutout、hide-and-seek、grid ma... 本文转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/141533907github： https://github.com/hhaAndroid/mmdetection-mini欢迎star部分内容有删改 0 简介本文YOLOV4论文总结分析的第二篇，其主要分析了数据增强和特征擦除手段，包括random erasing、cutout、hide-and-seek、grid ma...
- 因为最近尝试在modelarts中，使用常用框架（这里是TF）来自己开发算法和训练模型、部署模型等，在“常用框架”的示例中，在训练结束后保存模型时，是这样用的对这一块呢，我很陌生，所以在网上查找资料时，找到一篇对此讲解很不错的文章，特转载如下。原文地址saved_model模块主要用于TensorFlow Serving。TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统，主要的优... 因为最近尝试在modelarts中，使用常用框架（这里是TF）来自己开发算法和训练模型、部署模型等，在“常用框架”的示例中，在训练结束后保存模型时，是这样用的对这一块呢，我很陌生，所以在网上查找资料时，找到一篇对此讲解很不错的文章，特转载如下。原文地址saved_model模块主要用于TensorFlow Serving。TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统，主要的优...
- “如果有一天，机器人拥有了足够的学习能力与自我意识，会不会将人类反手毁灭？就像电影《终结者》系列那样。” “如果有一天，机器人拥有了足够的学习能力与自我意识，会不会将人类反手毁灭？就像电影《终结者》系列那样。”
- TensorFlow 2.0终于来了！今天凌晨，这个全球用户最多的深度学习框架，正式放出了2.0版本。Google深度学习科学家、Keras作者Franois Chollet热情的表示：“TensorFlow 2.0是一个来自未来的机器学习平台，它改变了一切”。不少网友表示，TensorFlow 2.0比PyTorch更好用，已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了。更易用的TF2.0尽管... TensorFlow 2.0终于来了！今天凌晨，这个全球用户最多的深度学习框架，正式放出了2.0版本。Google深度学习科学家、Keras作者Franois Chollet热情的表示：“TensorFlow 2.0是一个来自未来的机器学习平台，它改变了一切”。不少网友表示，TensorFlow 2.0比PyTorch更好用，已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了。更易用的TF2.0尽管...
- TensorFlow 现在已经不仅是一个单纯的工具包了，而是发展成为了一个平台，在易用性、分布式训练和部署等方面都取得了长足的进步。如今已经没有人质疑机器学习和深度学习的重要性了。数十年来这一行业让人们见识过无数承诺、骗局和失望，时至今日两大技术终于带来了众多实际应用。机器学习或深度学习应用离充分完善还有很长的路要走，但现有的成果已经非常喜人了。 TensorFlow 现在已经不仅是一个单纯的工具包了，而是发展成为了一个平台，在易用性、分布式训练和部署等方面都取得了长足的进步。如今已经没有人质疑机器学习和深度学习的重要性了。数十年来这一行业让人们见识过无数承诺、骗局和失望，时至今日两大技术终于带来了众多实际应用。机器学习或深度学习应用离充分完善还有很长的路要走，但现有的成果已经非常喜人了。
- 本节书摘来自华章计算机《深度学习与图像识别：原理与实践》一书中的第2章，第2.1.2节，作者是魏溪含 涂铭 张修鹏。 本节书摘来自华章计算机《深度学习与图像识别：原理与实践》一书中的第2章，第2.1.2节，作者是魏溪含 涂铭 张修鹏。
- 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第3章，第3.5节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第3章，第3.5节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。
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