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  1. Keras2.0.4中文文档---压缩包1

  2. 整理了“http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/”网站的在线教程，制作为pdf版本供离线学习使用。总文档为63M，超过上传大小限制，所以分拆为两个压缩包。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-08-20
    • 文件大小：40mb
    • 提供者：zh777k

  1. Keras2.0.4中文文档---压缩包2

  2. 整理了“http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/”网站的在线教程，制作为pdf版本供离线学习使用。总文档为63M，超过上传大小限制，所以分拆为两个压缩包。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-08-20
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：zh777k

  1. win7+keras2.0+cuda+gtx1070+gpu资源下载

  2. win7+keras2.0+cuda+gtx1070+gpu资源下载及安装过程记录 环境具体配置： 1、windows7专业版 sp1 2、显卡 GTXFORCE 1070 8G显存 3、Anaconda3 ,python 3.5 4、keras 2.0

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-24
    • 文件大小：463kb
    • 提供者：ksco2005

  1. keras2.0中文文档

  2. keras2.0中文文档官方，由浅入深介绍keras深度学习框架

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-31
    • 文件大小：63mb
    • 提供者：davincil

  1. Keras2.0中文文档.pdf

  2. keras文档官网有免费的百度云下载链接，如果想下的快点的话，可以在这下0.0

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-30
    • 文件大小：63mb
    • 提供者：zouzhen_id

  1. keras2.0官方中文资料

  2. keras2.0官方中文资料 keras2.0官方中文资料 keras2.0官方中文资料

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-28
    • 文件大小：64byte
    • 提供者：nmxnm

  1. keras2.0中文文档

  2. 本文件为keras2.0中文文档。Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-01-18
    • 文件大小：63mb
    • 提供者：zerothy

  1. keras2.0中文文档

  2. keras2.0中文文档,python,深度学习,人工智能,最新最全,

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-02-07
    • 文件大小：62mb
    • 提供者：qq_31427413

  1. keras2.0中文文档.pdf

  2. 《keras2.0中文文档》,pdf，文本可复制，全书231页。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-15
    • 文件大小：100mb
    • 提供者：opangu

  1. Keras2.2.4中文官方离线文档.pdf

  2. 完全基于Keras官方在线中文文档页面制作（截至日期是2019年7月16日），有目录，可复制，可高清打印。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：naiegh

  1. keras2.0中文文档

  2. keras中文教程，详细全面，适合初学者。keras中文教程，详细全面，适合初学者。keras中文教程，详细全面，适合初学者。keras中文教程，详细全面，适合初学者。keras中文教程，详细全面，适合初学者。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-03-15
    • 文件大小：68byte
    • 提供者：wanglili8773

  1. keras2.0中文文档.rar

  2. keras2.0中文文档。 keras2.0中文文档官方，由浅入深介绍keras深度学习框架 Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 无缝CPU和GPU切换

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-19
    • 文件大小：87mb
    • 提供者：weixin_43490422

  1. Windows-Tensorflow2.0.0-Keras2.3.1.zip

  2. Windows下离线安装TensorFlow2.0.0所需依赖包都在附件中，python3环境可以参考

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-10-31
    • 文件大小：56mb
    • 提供者：acecai01

  1. keras2.0中文文档.pdf

  2. 本文档整理了keras-cn网站的在线版教程，将其制作为PDF版本以供离线学习使用。Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-20
    • 文件大小：63mb
    • 提供者：weixin_44289913

  1. 使用keras2.0 将Merge层改为函数式

  2. 主要介绍了使用keras2.0 将Merge层改为函数式，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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：28kb
    • 提供者：weixin_38569109

  1. 浅谈keras2 predict和fit_generator的坑

  2. 主要介绍了浅谈keras2 predict和fit_generator的坑，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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：weixin_38654415

  1. keras2.3.1定义RAdam、Lookahead

  2. import keras import keras.backend as K https://github.com/CyberZHG/keras-radam class RAdam(keras.optimizers.Optimizer): """RAdam optimizer. # Arguments learning_rate: float >= 0. Learning rate. beta_1: float, 0 < beta &

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：weixin_38648396

  1. win10 + RTX 2080 Ti + CUDA10.0 + cuDNN v7.6.5 + tensorflow-gpu-1.12.0 + keras2.2.4

  2. 参考文献： https://blog.csdn.net/herr_kun/article/details/88597618 win10 + RTX 2080 Ti + CUDA10.0 + cuDNN v7.6.5 的配置参考博客： https://blog.csdn.net/tpz789/article/details/103848529 （1）下载TensorFlow-gpu 这里下载的是网友推荐的GitHub上的地址：https://github.com/fo40225/tensorflo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：173kb
    • 提供者：weixin_38592847

  1. Tensorflow2.4+Keras2.4(Python3.8.3).zip

  2. 移动到\Python\Python38\Lib\site-packages中即可使用，省去安装配置的过程。

  3. 所属分类：桌面系统

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：556mb
    • 提供者：qq_41939362

  1. 使用keras2.0 将Merge层改为函数式

  2. 不能再向以前一样使用 model.add(Merge([Model1,Model2])) 必须使用函数式 out = Concatenate()([model1.output, model2.output]) 补充知识：keras 新版接口修改 1. # b = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), border_mode=’valid’, dim_ordering=’tf’)(x) b = MaxPooling2D((3, 3), strides=

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：weixin_38736529
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