[讲座] 使用 Google CoLab 进行深度神经网络课程应用 11:24 [讲座] 在 Mac OSX M1 中安装 TensorFlow 2.5、Keras 和 Python 3.9 14:50 [讲座] 在 Mac OSX 中安装 TensorFlow 2.4、Keras 和 Python 3.8 06:53 L1.1- 深度神经网络课程概述的应用 20:53 L1.2- 深度学习 Python 简介 12:08 L1.3-...
L2.4- 在 Pandas 中为 Keras 使用 Apply 和 Map 11:41 L2.5- 使用Pandas进行Keras深度学习的特征工程 07:09 L3.1- Keras深度学习和神经网络编程介绍 16:21 L3.2- 深度学习工具库Tensorflow和Keras 简介 17:09 L3.3- 保存和加载Keras神经网络模型 04:14 L3.4- 在Keras中提前停止以防止过拟合 14:17...
本书在6、7章介绍人工智能的两个典型应用:文字检测与识别系统及多任务深度学习系统,第8章介绍一种非常有意思的深度学习网络——对抗生成神经网络,第9章介绍制作训练和测试样本的方法,第10章介绍如何安装TensorFlow、Keras API及相关介绍,第11章介绍综合实验。本书提供了大量项目实例及代码解析,均是基于Python语言及...
实现功能第一步:importtensorflowastf:导入模块 第二步:制定输入网络的训练集和测试集 第三步:tf.keras.models.Sequential():搭建网络结构 第四步:model.compile():配置训练方法 第五步:model.fit():执行…
前期一篇文章基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习代码详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow 2.0中,新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更高;在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此,本文结合TensorFlow ...
入门深度学习必读书之一 在探索深度学习和计算机视觉领域的众多资料中,《计算机视觉:Python+TensorFlow+Keras深度学习实战》无疑是一本与众不同的佳作。这本书不仅系统地介绍了计算机视觉的基本原理,而且巧妙地融入了Python、TensorFlow和Keras这些前沿工具,使得理论与实践完美结合。 首先,作者从... (展开) 0回应 器...
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口,实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇博客深度神经网络回归:Python TensorFlow DNNRegressor实现详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow2.0中,新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更...
TensorFlow 还使用数据流图。图中的节点表示数学运算,而边表示它们之间通信的张量。 2. TensorFlow 生态系统 当然,我们不想只做简单的算术运算,我们想用这个库来构建预测器、分类器、生成模型、神经网络等。一般来说,当你在构建这样的解决方案时,我们必须经历几个步骤: ...
Python TensorFlow Keras深度学习模型RetinaNet进行目标检测分析车牌数据,目标检测作为计算机视觉领域的关键任务之一,在交通管理、智能安防、自动驾驶等众多应用场景中具有重要意义。车牌作为车辆的重要标识,其准确检测对于车辆识别、交通监控等系统的性能提升至关重要。