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搜索资源列表

  1. anaconda和WIN10下tensorflow-gpu的安装

  2. anaconda和WIN10下tensorflow-gpu的安装，网上很多其他的安装指导都容易引起各种兼容问题。已亲测可用2018-12月30日。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-12-30
    • 文件大小：917byte
    • 提供者：sing2song

  1. tensorflow-2.0.0a0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64

  2. TensorFlow 2.0 Alpha 版现已推出 安装 TensorFlow 2.0 Alpha 版的预览版本。有关支持 CUDA® 的卡，请参阅 GPU 指南。 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 安装 TensorFlow 我们在以下 64 位系统上测试过 TensorFlow 并且这些系统支持 TensorFlow： Ubuntu 16.04 或更高版本 Windows 7 或更高版本 macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（不

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-05-05
    • 文件大小：77mb
    • 提供者：pierian_d

  1. tensorflow-1.12.0.rar

  2. 该whl是TensorFlow1.12-CPU版本，只适用于python3.6，64位系统版本，无需配置CUDA以及cuDNN 安装步骤 1.先将本地tensorflow卸载干净，打开cmd，命令行内输入:pip uninstall tensorflow 如果之前安装的是tensorflow的gpu版本就输入：pip uninstall tensorflow-gpu 2.卸载后将该tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件放到anaconda

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：39mb
    • 提供者：hellogjj

  1. pycharm2019汉化包

  2. 1.先通过https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，确定gpu必须满足算力3.0以上。 2.安装visula CPP 2015运行库。 3.安装Anaconda3（添加path）。 4.创建tensorflow-gpu环境，进入cmd，运行conda create -n tensorflow-gpu python=3.6。 5.切换到tensorflow-gpu环境，在cmd，运行activate tensorflow-gpu。 6.得到tensorflow-

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：lordyoung

  1. 已安装tensorflow-gpu,但keras无法使用GPU加速的解决

  2. 问题 我们使用anoconda创建envs环境下的Tensorflow-gpu版的，但是当我们在Pycharm设置里的工程中安装Keras后，发现调用keras无法使用gpu进行加速，且使用的是cpu在运算，这就违背了我们安装Tensorflow-gpu版初衷了。 原因 因为我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu（在…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages中可以找到他们的文件夹），使用keras时会默认调用tensorflow，从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：82kb
    • 提供者：weixin_38551046

  1. FaceIDLight:基于tensorflow-lite的轻量级人脸识别工具箱和管道-源码

  2. FaceIDLight :blue_book:描述 一个基于轻量级人脸识别的工具箱和管道，基于带有MTCNN-Face-Detection和ArcFace-Face-Recognition的Tensorflow-Lite。无需安装完整的tensorflow，tflite-runtime就足够了。所有工具仅使用CPU。 拉请求是欢迎的！ :high_voltage:特征 在线人脸识别 完全在CPU上运行 多面 MacBookPro2015上约4 FPS 面部检测，验证和识别工具 :check

  3. 所属分类：其它

  1. HDNet_TikTok-源码

  2. 通过观看社交媒体舞蹈视频学习穿着打扮的人的高保真深度 该存储库包含CVPR 2021 （口头演示）中的“”的tensorflow实现。 该代码库提供： 推断码 可视化代码 培训代码（即将推出！） 要求 （此代码已使用tensorflow-gpu版本1.14.0，Python 3.7.4，CUDA 10（版本10.0.130）和cuDNN 7（版本7.4.2）进行了检查。） 麻木 意象 matplotlib scikit图像 scipy == 1.1.0 张量流gpu == 1.14.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42117150

  1. PlantDetector：使用Tensorflow little和android检测植物的项目-源码

  2. TensorFlow Lite图像分类Android示例应用程序 概述 这是Android上的示例应用程序。 它使用对来自设备后置摄像头的进行连续分类。 使用TensorFlow Lite Java API执行推断。 演示应用程序实时对帧进行分类，显示最可能的分类。 它允许用户在浮点模型或模型之间进行选择，选择线程数，并决定是在CPU，GPU还是通过。 这些说明将指导您在Android设备上构建和运行演示。 有关来源的说明，请参见。 模型 有关使用的模型的详细信息，请访问。 通过downlo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_42175516

  1. MusicGenerator：使用TensorFlow实验各种深度学习模型以生成音乐-源码

  2. 音乐生成器 介绍 使用TensorFlow实验各种深度学习模型以生成音乐 结果 解释不同的模型和实验。 安装 该程序需要以下依赖项（易于使用pip进行安装）： Python 3 TensorFlow（已通过v0.10.0rc0测试。不适用于以前的版本） CUDA（有关使用gpu的信息，请参见TensorFlow 以了解更多信息） Numpy（应该与TensorFlow一起安装） 御堂（MIDI图书馆） Tqdm（用于不错的进度条） OpenCv（很抱歉，没有简单的方法可以使用pyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：178kb
    • 提供者：weixin_42141437

  1. 菲利普：SSBM“菲利普”人工智能-源码

  2. 菲利普AI 基于深度强化学习的SSBM播放器。 要求 经过测试：Ubuntu> = 14.04，OSX，Windows 7/8/10。 海豚模拟器。 您可能需要从Linux上的源代码进行编译。 在Windows上，您需要安装-只需将zip文件解压缩到某处即可。 SSBM iso图像。 已通过NTSC 1.02测试，但其他版本也可能适用。 Python3。在Windows上，您可以使用设置必要的路径。 您还可以在Windows 10上使用linux子系统。 pip3 install

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：59mb
    • 提供者：weixin_42113794

  1. graph_nets：在Tensorflow中构建图网-源码

  2. 图网库 是DeepMind的库，用于在Tensorflow和Sonnet中构建图网络。 意见和疑问，请联系 。 什么是图网络？ 图网络将图作为输入并返回图作为输出。 输入图具有边（ E ），节点（ V ）和全局级别（ u ）属性。 输出图具有相同的结构，但属性已更新。 图网络是“图神经网络”更广泛的家族的一部分（Scarselli等，2009）。 要了解有关图网络的更多信息，请参见arXiv论文：。 安装 可以从pip安装Graph Nets库。 此安装与Linux / Mac OS X

  3. 所属分类：其它

  1. ivis：使用暹罗网络减少超大型数据集的维数-源码

  2. 伊维斯 ivis算法的实现，如论文中描述。 Ivis被设计为使用在三胞胎上训练的暹罗神经网络来减少非常大的数据集的维数。 支持无监督和受监督模式。 安装 Ivis在TensorFlow之上运行。 要从运行在CPU TensorFlow软件包上的PyPi安装最新的ivis版本，请运行： # TensorFlow 2 packages require a pip version >19.0. pip install --upgrade pip pip install ivis[cpu] 如果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42171208

  1. bert_in_a_flask：dockerized烧瓶API，使用TensorFlow 2.0提供ALBERT和BERT预测-源码

  2. BERT＆ALBERT放在烧瓶中 此回购演示了如何通过简单的dockerized flask API来提供香草BERT和ALBERT预测。 回购包含和实现，以实现多类分类。 模型实现基于 。 该代码被编写为与和兼容。 如果要使用GPU进行训练，则还需要安装nvidia-container-toolkit 。 有关如何安装它的说明，请参见。 该项目使用进行演示。 新闻 2020年4月2日-现在支持 。 数据和模型加载已得到简化和改进。 2020年6月1日-代码库已全面并移植到 。 现在，该实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42097189

  1. PSPNet-Keras-tensorflow：TensorFlow实施的原始论文：https：//github.comhszhaoPSPNet-源码

  2. 的实现 Keras中的金字塔场景解析网络的已实现体系结构。 为了获得最佳兼容性，请使用Python3.5 建立 安装依赖项： Tensorflow（-gpu） 凯拉斯 麻木 科学的 pycaffe（PSPNet）（用于转换权重的可选） pip install -r requirements.txt --upgrade 需要转换后的经过训练的权重才能运行网络。 权重（ .h5 .json格式）必须下载并放入目录weights/keras 可以在这里下载已转换的权重： 自行转

  3. 所属分类：其它

  1. 2017年-个人：2017年伦敦应用深度学习研讨会-源码

  2. 应用深度学习人事研讨会 作者： 和 （加泰罗尼亚理工大学，2017年） 该存储库包含几个ipython笔记本，以及使用python，keras和tensorflow的机器学习教程。 内容 安装 此代码已在具有python 2.7Linux机器中经过测试。 它也应在Mac OS X上运行。 请按照使用pip安装tensorflow 0.10。 安装其他依赖项pip install -r requirements.txt 。 要在GPU上运行此代码，您需要在计算机中安装cuda和cudnn。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：weixin_42149153

  1. OpenNMT：Torch中的开源神经机器翻译（已弃用）-源码

  2. 由于不再维护Torch框架，因此该项目被认为已过时。 如果您要开始一个新项目，请根据您的要求使用OpenNMT系列中的替代产品： （TensorFlow）或 （PyTorch）。 OpenNMT：开源神经机器翻译 是使用数学工具包的功能齐全的开源（MIT）神经机器翻译系统。 该系统设计为易于使用和易于扩展，同时保持了效率和最新的翻译准确性。 功能包括： 针对高性能GPU培训的速度和内存优化。 简单的通用界面，仅需要和源/目标数据文件。 易于部署。 扩展以允许其他序列生成任务，例如摘要

  3. 所属分类：其它

  1. covid-19-detector：包含脚本的存储库，该脚本用于训练和测试旨在检测COVID-19的存在的神经网络-源码

  2. “＃covid-19-detector” 注意 未经医疗救助，请勿将此回购的任何结果用于科学目的 先决条件 我们假设您有可用的GPU，并且已安装python 3.6+。 确保已安装所有正确的驱动程序以进行GPU培训。 查阅https://www.tensorflow.org/install/gpu了解有关GPU设置的信息。 假设您还可以，请运行pip install -r requirements.txt安装所有必需的软件包。 训练 设置以下选项进行训练： -p ：数据集的路径（数据集/）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_42143221

  1. ngraph：nGraph已移至OpenVINO-源码

  2. nGraph已移至OpenVINO： : | | | | | 快速开始 要开始在流行的框架中使用nGraph，请参考下面的链接。 框架（版本） 安装指南 笔记 TensorFlow * 或 20个 ONNX 1.5 17个 适用于nGraph的Python轮子 nGraph的Python轮子已经过测试，并在以下64位系统上受支持： Ubuntu 16.04或更高版本 CentOS的7.6 Debian 10 macOS 10.14.3（Mojave） 要通过pip安装，请运行：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42137028

  1. BMW-TensorFlow-Inference-API-CPU：这是使用Tensorflow框架的对象检测推理API的存储库-源码

  2. 适用于Windows和Linux的Tensorflow CPU推理API 这是使用Tensorflow框架的对象检测推理API的存储库。 此存储库基于 。 使用的Tensorflow版本是1.13.1。 推理REST API在CPU上运行，不需要使用任何GPU。 Windows和Linux操作系统均支持该功能。 使用我们的训练tensorflow信息库训练的模型可以部署在此API中。 可以同时加载和使用多个对象检测模型。 可以使用docker或docker swarm部署此仓库。 请

  3. 所属分类：其它

  1. BMW-TensorFlow-Inference-API-GPU：这是使用Tensorflow框架的对象检测推理API的存储库-源码

  2. Tensorflow GPU推理API 这是使用Tensorflow框架的对象检测推理API的存储库。 此存储库基于 。 使用的Tensorflow版本是1.13.1。 推理REST API可在GPU上运行。 它仅在Linux操作系统上受支持。 使用我们的训练tensorflow信息库训练的模型可以部署在此API中。 可以同时加载和使用多个对象检测模型。 可以使用docker或docker swarm部署此仓库。 请仅在需要以下情况时使用docker swarm ： 在API容器方

  3. 所属分类：其它

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