基于Tensorflow批量数据的输入实现方式

基于tensorflow实现CNN文本分类目前文本分类问题主要使用的RNN/LSTM，但是本身具有时序性强、速度慢等局限性。而CNN的主要特点是速度快，主要用于计算机图像的核心部分GPU的硬件层实现。

安装1.Install the dependencies2.Download the pretrained models here https drive.google.com file d0B

本书详细介绍了依托python，利用tensorflow和sklearn实现深度学习各类算法，根据书中的代码逐步学习，必定可以学会很多知识

实现了的Lenet经典的卷积神经网络,只要修改相应的读取数据的绝对路径即可运行

前段时间训练了mnist手写数字识别的模型,学习后将其移植到Android端 我是参考的大佬https://puke3615.github.io/2017/08/02/Run-Mnist-On-And

以批量方式导入数据库记录

以批量方式导入导出数据库记录

今天小编就为大家分享一篇基于YUV 数据格式详解及python实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

从稀疏输入图像中进行新颖视图合成的Tensorflow实现

解压即可使用,运行代码可在本人博客中找到。大多数示例使用手写数字的MNIST数据集[1]。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心