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| 2 年前 3 ## 第七部分 实战 TensorFlow 人脸识别

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## 第七部分 目录
- 人脸识别问题概述
- 典型人脸相关数据集介绍
- 人脸检测算法介绍
- github.io/openface/
deep-learning face-recognition facenet
目前,许多开源爱好者受到 OpenFace 项目启发,又实现了 Keras 和 TensorFlow (low-level API) 版本的 FaceNet。
## Try it
## 测试与可视化分析
## 人脸识别测试

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81 页 |
12.64 MB
| 2 年前 3 ## 第四部分 实战 TensorFlow 房价预测
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## 第四部分 目录
• 房价预测模型介绍
• 使用 TensorFlow 实现房价预测模型
- 使用 TensorBoard 可视化模型数据流图
• 实战 TensorFlow 房价预测
## 房价预测模型介绍
## 前置知识:监督学习(Supervised [Image](/uploads/documents/b/4/3/f/b43f4cf9fe8127ff18415054a6728cc5/p16_2.jpg)
# 使用 TensorFlow 实现房价预测模型
## 使用 TensorFlow 训练模型的工作流
数据读入
数据分析
数据
规范化
创建模型(数据流图)
创建会话(运行环境)
训练模型
## 数据分析库:Pandas
Pandas 404508|2.874981|
|14|1.0|-0.921956|-0.223675|-0.643896|
## 创建线性回归模型(数据流图)
import tensorflow as tf
alpha = 0.01 # 学习率 alpha
epoch = 500 # 训练全量数据集的轮数
# 创建线性回归模型(数据流图)
# 输入 X,形状[47, 3]
X 0 码力 |
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5.71 MB
| 2 年前 3 ## 第三部分 TensorFlow 基础概念解析
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## 第三部分 目录
• TensorFlow 模块与架构介绍
• TensorFlow 数据流图介绍
• 张量(Tensor)是什么
• 变量(Variable)是什么
• 操作(Operation)是什么
• 会话(Session)是什么 会话(Session)是什么
• 优化器(Optimizer)是什么
## TensorFlow 模块与架构介绍
## TensorFlow 模块与 APIs
High-Level TensorFlow APIs
Mid-Level TensorFlow APIs
Low-level TensorFlow APIs
TensorFlow
Kernel
Estimators
Keras
Layers Python
C++
Java
Go
TensorFlow Distributed Execution Engine
## TensorFlow 模块与 APIs
High-Level TensorFlow APIs
Mid-Level TensorFlow APIs
Low-level TensorFlow APIs
TensorFlow
Kernel
Estimators
Keras 0 码力 |
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25.17 MB
| 2 年前 3 ## 第六部分 实战 TensorFlow 验证码识别
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## 第六部分 目录
- 准备模型开发环境
- 生成验证码数据集
- 输入与输出数据处理
- 模型结构设计
- 模型损失函数设计
- 模型训练过程分析
- 模型部署与效果演示
## 准备模型开发环境
## 第三方依赖包 PIN: 217-274-263
Using TensorFlow backend.
2019-02-22 00:29:38.128433: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that the TensorFlow backend.
2019-02-22 00:29:38 00:29:38.714408: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that the TensorFlow backend.
打开浏览器访问测试 URL (http://localhost:5000/ping)
← → C ☐ ① localhost:5000/ping 0 码力 |
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| 2 年前 3 TensorFlow 2 进阶使用
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《 TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程
## 目录
- 使用 TensorFlow 2 实现图像数据增强
- 使用 TensorFlow 2 实现分布式训练
- 使用 TensorFlow Hub 迁移学习
- 使用 @tf.function 提升性能
- 使用 TensorFlow Serving Serving 部署云端服务
- 使用 TensorFlow Lite 实现边缘智能
# 使用 TensorFlow 2 实现图像数据增强
# 使用 TensorFlow 2 实现分布式训练
# 使用 TensorFlow Hub 迁移学习
## TensorFlow Hub
A comprehensive collection of models

TensorFlow Extended

TensorFlow .JS
方法:
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 导入数据
mnist = input_data.read_data_sets('./mnist/dataset/')
WARNING:tensorflow:From /Users/Pati /Users/Patient/tf-course/py3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py:262: extract_images (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will 0 码力 |
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1.82 MB
| 2 年前 3
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