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搜索资源列表

  1. TensorFlowRequirements:此存储库充当应根据TensorFlow版本安装Nvidia驱动程序的指南。 例如用于CUDA 10.0及更高版本的TF v1.13-源码

  2. TensorFlowRequirements 此存储库充当应根据TensorFlow版本安装Nvidia驱动程序的指南。 例如用于CUDA 10.0及更高版本的TF v1.13。 此回购存在的原因是，人们总是会感到困惑，他们应该安装哪些nVidia驱动程序以使其与TensorFlow要求并行。 到目前为止，由于兼容性问题，我的机器甚至无法安装438版本的nVidia驱动程序，这可能与我当前的硬件有关。 从nVidia Experience软件开始，还表明v376.54是最新的可用驱动程序并

  3. 所属分类：其它

  1. k-fac-源码

  2. K-FAC_pytorch 和。 （仅支持单GPU培训，需要对多GPU进行修改。） 需求要求 pytorch 0.4.0 torchvision python 3.6.0 tqdm tensorboardX tensorflow 怎么跑 python main.py --dataset cifar10 --optimizer kfac --network vgg16_bn --epoch 100 --milestone 40,80 --learning_rate 0.01 --damping

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_42128393

  1. bisenetv2-tensorflow:实时场景图像分割模型“ BiSeNet V2”的非官方张量流实现-源码

  2. BiseNetv2-Tensorflow 使用张量流实现基于论文“ BiSeNet V2：带有引导聚合的实时语义分割的双边网络”的实时场景图像分割模型。有关详细信息，您可以参考 。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。要使用此仓库，您需要安装tensorflow-gpu 1.12.0，并且尚未测试其他版本的tenso

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：62mb
    • 提供者：weixin_42166918

  1. Capstone-源码

  2. 顶石 概括 我对该项目的目标是，根据斯坦福大学AI网站（ ）上预先配置的数据集，按品牌，型号和年份对汽车进行分类。数据预先设置了所有图像的标签和边框。通过使用TensorFlow的图像数据生成器将图像转换为像素数据矩阵，我创建了一个卷积神经网络，将看不见的验证图像分类为不同的汽车品牌。从网站上所有数据的组合中，我总共获得了约16,000张图像，并以90/10的培训/测试比例进行了划分，从而能够利用经过预先培训的模型，例如在“ Imagenet的数据集在196种汽车类别的测试数据上的准确性得分达

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：441kb
    • 提供者：weixin_42100188

  1. Presidents-Keras-Tensorflow-Predictions:模型已经检查了总统的手牌数据和混蛋游戏，以便对特定的手牌做出预测。 此回购还包含一个不和谐的bot，以便您可以在服务器上进行预测-源码

  2. Presidents-Keras-Tensorflow-预测 模型已经检查了总统的手牌数据和混蛋游戏，以便对特定的手牌做出预测。 此回购还包含一个不和谐的bot，以便您可以在服务器上动手进行预测。 如何使用模型： 在底部的“ discordBot.py”文件中，是API密钥的位置。 将您的Discord Bot API密钥放在此处。 然后邀请您的机器人到您想要的任何服务器上，然后运行discordBot.py。 该存储库已经包含已检查了足够数据以进行准确预测的模型，因此无需训练您自己的模型，但

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：761kb
    • 提供者：weixin_42127775

  1. TF_Toolbox:所有事物的组织化回购TensorFlow-源码

  2. TF_Toolbox 针对所有TensorFlow的组织化回购：教程，数据和模型。 实施模型的步骤 实现自定义功能。 实施自定义图层以存储自定义功能（如果可能）。 实现连接自定义功能和图层的自定义模型。 讲解 tf == 0.0.0的dummy_tutorial tf == 2.4.1〜IN_PROGRESS的data_prep 楷模 请阅读“ model_standards.ipynb”以了解实施准则！ tf == 0.0.0的model_a 注意：（是/否） 论文链接： 其他资

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  1. Tuned-GE2E-EarSpeech-源码

  2. 实时语音克隆 该存储库是通过实时工作的声码器实现的（SV2TTS）的实现。 如果您好奇或正在寻找我未记录的信息，请随时检查。 通常，我建议您快速浏览一下引言之外的数字。 SV2TTS是一个三阶段的深度学习框架，它允许从几秒钟的音频中创建语音的数字表示，并使用它来调节经过训练的文本到语音模型，以推广到新的语音。 视频演示（单击图片）： 已实施文件 网址 指定 标题 实施源 SV2TTS 将学习从演讲者验证转移到多演讲者语音合成 这个回购 WaveRNN（声码器） 高效的神经音频合成

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：107kb
    • 提供者：weixin_42126274

  1. google-kws-源码

  2. 谷歌 这里的所有荣誉都流向 ，实际上，这确实存在，因为它使为什么不使用单独的回购协议感到困惑。 但是无论如何，我们都将以树莓派为重点，因为上面的NN模型非常惊人。 我将提供一些与Urls＆Whl下载相关的链接，因为即使没有线程撕裂程序或最近最好的I7概率，编译本机也是几天甚至几小时的工作，因为编译不是很快。 即使使用Pip软件包，如果您有Pi4但要进行Pi3安装，也可以在Pi4上进行安装并交换SD卡。 （grpcio）的编译速度可能很慢。 X86-64，您应该找到pip提供所需的tenso

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：361mb
    • 提供者：weixin_42099302

  1. MvDSCN:“多视图深度子空间聚类网络”论文的正式张量流实现-源码

  2. 数字视频广播网 :game_die: 用于“多视图深度子空间群集网络”的Tensorflow回购 （提交给TIP 2019 ） 概述 在这项工作中，我们通过以端到端的方式学习多视图自表示矩阵，提出了一种新颖的多视图深子空间聚类网络（MvDSCN）。 MvDSCN由两个子网组成，即分集网络（Dnet）和通用网络（Unet）。 在深度卷积自动编码器上建立潜在空间，并使用完全连接的层在潜在空间中学习自表示矩阵。 Dnet学习特定于视图的自表示矩阵，而Unet学习所有视图的公共自表示矩阵。 为了利用

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：weixin_42104366

  1. Teensy4.0-TF-lite-micro:Tensorflow lite for MCU的回购示例代码已修改为可与Teensy 4.0一起使用-源码

  2. Teensy4.0-TF-lite-micro Tensorflow lite for MCU的回购示例代码已修改为可与Teensy 4.0一起使用 正在工作 你好世界正弦发生器 人物检测 故障排除 如果出现错误，指出某种CMSIS编译器头文件不存在，请导航至Arduino \ Libraries文件夹中的tensorflow \ lite \ micro \ tools \ make \ downloads \ cmsis \ CMSIS \ Core \ Include并确保cmsis_c

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：412kb
    • 提供者：weixin_42139042

  1. tfjs-layers:TensorFlow.js高级层API-源码

  2. 该存储库已被归档，以支持tensorflow / tfjs。 此回购将保留一段时间以保留历史记录，但所有将来的PR都应发送到文件夹内的 。 所有的历史和贡献都保存在monorepo中。

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：490kb
    • 提供者：weixin_42132352

  1. DALLE-mtf:Open-AI的DALL-E用于网格张量流中的大规模训练-源码

  2. Mesh-Tensorflow [WIP]中的DALL-E Mesh-Tensorflow中的Open-AI 。 如果这与具有类似的效率，则此回购库应该能够训练模型，并使模型达到Open-AI的DALL-E（12B参数）的大小，并大于Open-AI的DALL-E（12B参数）的大小。 没有预训练的模型...但是。 感谢的tf vae实施以及mtf版本的工作，以及的帮助来构建mtf VAE和输入管道。 设置 git clone https://github.com/EleutherAI/

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：weixin_42144604

  1. rammohanbethi-源码

  2. 你好 ，我是Rammohan 你好呀 :waving_hand: 我是Rammohan Bethi，是机器学习工程师，我一直乐于在新技术和新领域学习和工作。 :high_voltage: 我使用的技术：PYTHON，数据科学，深层学习，机器学习，NLP，SPACY，烧瓶，TENSORFLOW，SKLEARN，PANDAS等。 :laptop: 我所有的项目都可用 :backhand_index_pointing_right: ###工具和技术： 语言能力 图书馆/框架

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  1. YOLO-animal-project:基于YOLOv3的动物项目-源码

  2. TrainYourOwnYOLO：从头开始构建自定义对象检测器 此存储库使您可以使用最新的计算机视觉算法训练自定义图像检测器。 简短的请查阅这个。 此仓库可与TensorFlow 2.3和Keras 2.4一起使用。 管道概述 要构建和测试您的YOLO对象检测算法，请执行以下步骤： 安装Microsoft的视觉对象标记工具（VoTT） 注释图像 下载预先训练的体重 在带注释的图像上训练您的自定义YOLO模型 检测新图像和视频中的对象 回购结构 ：有关图像批注的脚本和说明 ：有关训练YOL

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  1. R-net：PyTorch中的R-net，带有ELMo-源码

  2. R-net在和的非正式实现。 实际上，我并没有完全重现本文的模型，因为有些细节对我来说不是很清楚，而且自我匹配的动态关注需要太多的记忆。 相反，我根据 （在Tensorflow中）实现了R-Net的变体。 原始R-net和HKUST R-net之间的最大区别是： 原始R-net在RNN的每个步骤中都进行关注，这意味着隐藏状态会参与关注度计算。 我称其为动态关注。 在HKUST R-Net中，在执行RNN之前要先计算注意力（成对编码器和自匹配编码器）。 我称它为静态注意力。 中的一些细节可

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    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：251kb
    • 提供者：weixin_42142062

  1. HackingNeuralNetworks：关于利用和防御神经网络的小课程-源码

  2. 入侵神经网络：简短介绍 免责声明：本文和所有相关练习仅用于教育目的。 这是对以冒犯性方式使用神经网络的方法（错误捕获，shellcode混淆等）以及如何利用野外发现的神经网络（信息提取，恶意软件注入，后门等）的简短介绍。 所介绍的大多数方法都伴随有此回购中的练习。 全文可在此处的“ ”中或在arXiv（ ）上找到。 设置 Python和pip 使用软件包管理器或直接从网站下载并安装Python3及其软件包安装程序pip。 编辑 需要一个编辑器来处理代码，最好是一个允许突出显示Pytho

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    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：57mb
    • 提供者：weixin_42137723

  1. Tensorflow-CNN比较-源码

  2. Tensorflow-CNN-Comparisons是一个回购协议，致力于在Tensorflow中针对相同数据和相同模型架构测试不同的优化器。 d 依存关系 import tensorflow from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten 资源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：31mb
    • 提供者：weixin_42163404

  1. 张量流构建自定义-源码

  2. 张量流构建自定义 从源代码构建Tensorflow。 基于和示例。 在Mac上安装 运行git submodule init以获取TensorFlow回购 通过Mac App Store安装Xcode 安装挡板 brew install bazel bazel version brew upgrade bazel 安装构建依赖项 pip3 install six numpy wheel brew install coreutils 更新文件权限 chmod +x build_tensor

  3. 所属分类：其它

  1. Youtube-apprendre-le-deeplearning-avec-tensorflow：您可以在YouTube上使用python编码器和Tensorflow上的深度学习工具来学习内容-源码

  2. SérieYoutube-学习深度学习的Tensorflow 策回购contient莱码développés丹斯乐德干部马意甲德视频的Youtube河畔倒apprendre编码器连接蟒带utilisant Tensorflow AFIN德réaliserDES环节德深学习，disponible ICI： 派对与电影 ＃1-简介深度学习（Pas de code） ＃2-逐步传播反向传播（英文）（邮政编码） ＃3-简单反向传播的神经元编码器（代码＃3） 待续... Youtube上的Chaque

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    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：88mb
    • 提供者：weixin_42133329

  1. TFClassify-Unity：使用Tensorflow和Unity进行图像分类和物体检测的示例-源码

  2. 注意：TensorFlowSharp插件已被弃用，而Unity使用其新的梭子鱼推理引擎。 。 在某些型号的性能和易用性方面更好。 什么 这是在Unity应用程序中使用经过TensorFlow训练的模型进行图像分类和对象检测的示例。 这是TensorFlow回购中的快速移植，使用将它们粘合在一起。 分类结果： 检测结果： 请注意，性能不如TensorFlow Android示例中的性能差，此刻我还不确定如何改善它。 希望这足以让您入门。 怎么样 您将需要Unity 2019.2或更高版本以及

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：72mb
    • 提供者：weixin_42131316
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