基于TensorFlow实践的配套源码

深度学习实践与TensorFlow，介绍了如何在TensorFlow平台上进行面向机器智能的深度学习实践。内容涵盖了TensorFlow的基本概念、架构和工作流程，并通过实例展示了如何使用Tensor

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，其核心思想是通过构建和训练深层神经网络模型，从大规模的数据中学习和提取高级抽象特征，以解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习的名称源于其使用

最新最全版本的tensorflow实践资料，包括谷歌第二版，全文高清

基于Tensorflow的CNN,用于对照文章中的代码,里面有详细注释,下载了数据集,修改了对应路径后,可以直接运行。

本资源为手写数字识别程序，图片集在压缩包内，经过本人验证可用

通过训练中文手写数据3770多个常用字，在通过flask web的canvas获取鼠标写的字比对获取最接近的文字，手写中文识别，包含训练测试所有代码，完整项目。现在只训练了十几个字，中文手写训练数据集

针对已训练好的tensorflow模型，模型是根据自身需要训练的，将模型其应用的遥感影像分类中，并显示分类结果。

基于TensorFlow的数字识别软件，有GUI界面，可以使用GPU进行训练，仅测试过python2.7版本，直接运行ui.py即可，其他功能直接点击按钮，可进行神经网络训练，单张图片识别等，需要导入

手写数字识别任务实现步骤本篇介绍如何利用 TensorFlow 实现手写数字识别，步骤如下：1. 数据集准备选取合适的手写数字数据集，例如 MNIST 数据集。此类数据集包含手写数字图像及对应标

树莓派上的TensorFlow 正式支持! 从TensorFlow 1.9起, TensorFlow的Python轮子。 因此,不再建议根据RPi需求使用TensorFlow这个存储库。 使用官方资料