【文件属性】：
文件名称：Hands-on-Convolutional-Neural-Networks-with-Tensorflow:Packt发行的具有Tensorflow的动手卷积神经网络
文件大小：381KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-28 04:26:25
JupyterNotebook
使用TensorFlow的动手卷积神经网络
这是Packt出版的[带TensorFlow的动手卷积神经网络]（本书的Packt UTM URL）的代码存储库。
使用TensorFlow和Python建模解决计算机视觉问题
这本书是关于什么的？
卷积神经网络（CNN）是计算机视觉应用程序中使用最流行的体系结构之一。 本书是通过在深度学习中解决现实世界中的问题，同时在流行的Python库TensorFlow中教您如何实现CNN的介绍。 到本书结尾时，您将立即培训CNN！
本书涵盖以下激动人心的功能：
使用TensorFlow训练机器学习模型
创建可以在其生命周期中发展和扩展的系统
在图像识别和分类中使用CNN
使用TensorFlow构建深度学习模型
训练流行的深度学习模型
如果您觉得这本书适合您，请立即获取！
说明和导航
所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。
【文件预览】：
Hands-on-Convolutional-Neural-Networks-with-Tensorflow-master
----Chapter07()
--------inspect_checkpoint.py(5KB)
--------models.py(10KB)
--------CAE_MNIST_Transfer_TF.ipynb(18KB)
--------CAE_MNIST_TF.ipynb(19KB)
--------.ipynb_checkpoints()
----Chapter03()
--------train.py(9KB)
----Chapter06()
--------gans.py(3KB)
--------models.py(7KB)
--------dcgan.py(2KB)
--------VAE_MNIST_TF.ipynb(28KB)
--------CAE_MNIST_TF.ipynb(15KB)
--------VAE_MNIST_Generator.ipynb(16KB)
--------demo.mp4(262KB)
--------.ipynb_checkpoints()
----Chapter01()
--------Iris_linear_classifier.ipynb(6KB)
----Chapter05()
--------VGG.py(3KB)
--------Residual_network.py(6KB)
--------inception_Module.py(18KB)
----LICENSE(1KB)
----Chapter04()
--------handle_dataset.py(1KB)
--------train.py(5KB)
--------dataset()
--------test_data()
--------.ipynb_checkpoints()
--------test_loc.ipynb(17KB)
--------train_detect.py(4KB)
----README.md(6KB)
----Chapter02()
--------cnn_mnist.py(4KB)
--------xor_example.py(2KB)
--------xor_example_pytorch.py(2KB)