tensorflow:master 代码库已经默认更新为 build 2.x。请安装 Bazel并使用bazel build创建 TensorFlow 软件包。 bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 4.1.2. TensorFlow 1.x 如需从 master 分支构建 TensorFlow 1.x,请使用bazel build--config=v1创建 TensorFlow 1.x 软件包。 bazel bu...
Note thattf-models-officialmay not include the latest changes in the master branch of this github repo. To include latest changes, you may installtf-models-nightly, which is the nightly Model Garden package created daily automatically. pip3 install tf-models-nightly ...
master 6189Branches217Tags Code Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit tensorflower-gardener Automated Code Change Feb 3, 2025 85db190·Feb 3, 2025 History 175,504 Commits .github Add license stanza Jan 31, 2025 ...
加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/tensorflow/tensorboard master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.ema...
一、下载 TensorFlow 项目源码 如果想实现将TensorFlow训练的模型移植到安卓手机,首先需要下载tensorflow的项目源码。 TensorFlow项目源码下载地址 注意!! TensorFlow的源码 r0.12版本中只包含 TF-Classify一个模型的实现,需下载master版本才能包含全部的三个模型实现。
TensorFlowmaster开发环境的每夜版。包含 TensorFlow 源代码。 custom-op 用于开发 TensorFlow 自定义操作的特殊实验性镜像,详情请参见tensorflow/custom-op。 每个基本标记都有会添加或更改功能的变体: 标记变体 说明 tag-gpu 支持GPU 的指定标记版本。 tag-jupyter ...
下载地址:https://codeload.github.com/cocodataset/cocoapi/zip/master,下载完成后, 解压。打开cocoapi-master\PythonAPI\setup.py文件,将第12行中的['-Wno-cpp', '-Wno-unused-function', '-std=c99']改成['-std=c99']。 进入到 cocoapi-master/PythonAPI路径下面 执行命令:python setup.py build_ext...
训练机器学习模型的时候,需要先找数据集、下载、装数据集……太麻烦了,比如MNIST这种全世界都在用的数据集,能不能来个一键装载啥的? Google也这么想。 今天,TensorFlow推出了一个新的功能,叫做TensorFlow Datasets,可以以tf.data和NumPy的格式将公共数据集装载到TensorFlow里。
master 克隆/下载 分支2 标签0 Jiong's Download Transfer update core/common.py. 22da047 5年前 84 次提交 core update core/common.py. 5年前 data Add yolov3, yolov3-tiny model 5年前 mAP update code 5年前 scripts add script to download coco 2017 val 5年前 CODE_OF_...
为了进一步开发开发人员，Google正在与多个在线学习课程合作。Fast.ai正在使用Swift为TensorFlow创建一个ML课程，而来自Udacity和Coursea的其他人则特别针对初学者：第一个是deeplearning.ai的课程：“人工智能，ML和DL的TensorFlow简介”，TensorFlow的一部分：从Coursera上的Basics到Mastery系列。第二个是Udacity的深度学习...