1. 预备工具1.1 说明 编译过程有点坑，而且耗时，如果不是必须要编译的话，可以去 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 下载,有现成的轮子。测试代码可以参考 https://github.com/ksachdeva/tensorflow-cc-examples 和 https://github.com/aljabr0/from
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2023-10-20 20:12:17
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TensorFlow Java 实体识别项目是一个高度实用的开发任务，通过使用 TensorFlow 框架，我们可以对文本进行分析和理解，从而识别出其中的实体信息。这项技术在各种应用领域中都具有广泛的用途，比如信息提取、客户服务和数据分析等。接下来，我们将一步一步地探讨如何构建一个简单的 TensorFlow Java 实体识别系统。
### 环境准备
首先，确保你的开发环境已经具备以下软硬件
# 使用 TensorFlow Java 实现语音识别
语音识别是一个热门的机器学习应用，可以通过音频数据将语音转换为文本。实际上，使用 TensorFlow Java 实现语音识别并不是一件复杂的事情。本文将指导你完成这个过程，我们将分步骤进行讲解。
## 流程概览
以下是使用 TensorFlow Java 进行语音识别的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
文章目录数据读取feeding从文件读取数据步骤产生文件列表生成文件队列可配置的文件名乱序(shuffling)针对输入文件格式的阅读器CSV文件bin（二进制文件）将数据转换成 `tfrecords`格式后读取直接读取图片预加载数据参考资料 数据读取TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 1. 供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码
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2024-05-17 03:34:03
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在Windows上调试TensorFlow 2.0 中文手写字识别（汉字OCR）一、环境的搭建 Windows+1080Ti+Cuda10.1 Tsorflow2.0.0 Numpy1.16.4 注意：这里tensorflow和numpy的版本一定不能错，要不然后面会有意想不到的bug！！二、数据的准备 数据全部来自于CASIA的开源中文手写字数据集，该数据集分为两部分： CASIA-HWDB：离
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2024-03-23 13:03:32
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TF Lite开发人员指南 目录： １ 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 ２ 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 ３ 在移动端app,使用Tens
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2024-08-07 17:21:38
77阅读
## Java TensorFlow 图像识别入门指南
在现代应用程序开发中，图像识别已成为一个重要的领域，特别是在机器学习和 AI 的应用中。如果你是一个刚入行的开发者，想要使用 Java 达成 TensorFlow 图像识别的功能，本文将为您提供一个详细的入门指南。
### 流程概述
下面是实现 Java TensorFlow 图像识别的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----
Java TensorFlow面部表情识别是一个有趣且实用的项目，它能让计算机理解和分析人类的情感。例如，通过识别面部表情，我们可以在用户体验、娱乐和情感分析等领域进行深入探索。在这个博文中，我将记录解决这个问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及生态集成。
### 环境配置
环境配置是搭建Java TensorFlow面部表情识别项目的第一步，我们需要配置好所需的
Tensorflow的拓展之 TensorFlow Hub 模型复用
目录 TF Hub 网站 TF Hub 安装 TF Hub 模型使用样例 TF Hub 模型 retrain 样例 在软件开发中，我们经常复用开源软件或者库，避免了相同功能的代码重复开发，减少了大量的重复劳动，也有效缩短了软件开发周期。代码复用，对软件产业的蓬勃发展，有着
tensorflow自然语言处理(自动生成古诗)在我上一篇博客当中，已经写了CNN验证码识别，由此可以看出神经网络的强大之处，所以这篇博客主要是来讲解一下RNN中的LSTM网络处理自然语言，输入一个字就自动生成一篇优美的古诗。RNN主要逻辑就是每个样本之间有比较强烈的关联性，这种关联性比较适合自然语言的处理，因为我们说的话都是有一定的关联性。这里我们不过多的讲解RNN的理论基础，因为上百度上面搜索
这一节我们提及了三个内容：变量共享、线程和队列和数据读取，这些都是TensorFlow官方指导中的内容。会在程序中经常遇到所以放在一起进行叙述。前面都是再利用已有的数据进行tensorflow的学习，这一节我们要学习怎么从文件中读取我们需要的各类数据。1、变量共享 前面已经说过如何进行变量的生成和初始化内容，也用到了命名空间的概念，这里说一下什么是变量共享。当我们有一个非常庞大的模型的时候免
Skeleton Aware Multi-modal Sign Language Recognition解读摘要1. 简介2. Related Work2.1 Sign Language Recognition (SLR)2.2 Skeleton Based Action Recognition2.3 Multi-modal Approach3. 方法3.1 SL-GCN3.1.1 Graph的
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2024-07-10 05:50:39
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TensorFlow 训练 Mask R-CNN 模型 公输睚信 关注 0.9 2018.08.25 20:50* 字数 2403 阅读 14401评论 104喜欢 34 前面的文章 TensorFlow 训练自己的目标检测器 
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2024-09-18 12:01:49
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目录概要源码分析Python 梯度API gradients核心函数_GradientsHelper反向传播梯度计算过程示意概要深度学习框架比如Tensorflow能够对深度学习领域起到巨大推动作用的一个重要Feature就是自动反向传播更新梯度，文章 链接 对几种不同类型的微分做了很详细的图文说明，值得一看。本文基于Google 官Tensorflow_r1.15 版本对求解梯度（微分
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2024-07-08 11:51:40
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Tensorflow在更新1.2版本之后多了很多新功能，其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构（看这里），大大降低了吾等调包侠的开发难度，无论是fine-tuning还是该网络结构都方便了不少。这里讲的的是物体检测（object detection）API，这个库的说明文档很详细，可以的话直接看原文即可。这个物体检测API提供了5种网络结构的预训练的weights，全部是用COCO数据集进行训练
TensorFlow在本系列文章中，我们选用TensorFlow作为我们进行机器学习的基础框架，大家可以到 TensorFlow官网 查看相关资料和文档。 但是正如在上一篇文章中所说的，我们不需要你具有任何机器学习的基础，所以我们也不会在这里讲解 TensorFlow 的细节， 你只要记住，TensorFlow是一个深度学习的框架，就好像我们开发web应用时使用的Rails 一样。心急的同学可能会
基于人脸的常见表情识别（3）——模型搭建、训练与测试模型搭建与训练1. 数据接口准备2. 模型定义3. 模型训练模型测试本 Task 是『基于人脸的常见表情识别』训练营的第 3 课，如果你未学习前面的课程，请从 Task1 开始学习，本 Task 需要使用到数据集，在 Task2 中提供下载的渠道。在完成了数据准备后，接下来就是卷积神经网络一展身手的时候了，通过本次任务，您将学到如何使用 PyTo
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2024-09-21 22:40:30
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现在，有一家公司来拯救脸盲了，不是你熟悉的硅谷/后厂村大公司，而是一家动图表情包网站：GIPHY。GIPHY开源了一个表情包识别器，可以分清楚超过2300个名人，而且它识别的还是动图，准确率超过98%。这效果，可以的良心的是，GIPHY不仅把这个工具开源了，而且还直接用在了自己的网站上，不是Demo，已经是成品。那我们来测验一下这个功能好不好用~第一张，泰勒·斯威夫特，传上去试试效果认出来了，匹配
目录前言TFRecordTFRecord数据类型TFRecord写入TFRecord读取数据可视化训练读取数据喂入模型shuffletransform_images和transform_targetsprefetchbatch参考 前言本篇博客从实际代码出发，介绍tensorflow里面TFRecord格式的数据。Tensorflow官网可以参考：演练：读取和写入图像数据和TFRecordDat
深度学习之tensorflow入门实例线性回归首先需要生成一组原始数据import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
train_x=np.linspace(-1,1,100)
train_y=2*train_x+np.random.randn(*train_x.shape)*0.3
plt.pl
