tf.data.Dataset.map是否保留输入顺序？

在Windows系统中安装TensorFlow GPU版是许多深度学习初学者面临的挑战。本文详细介绍了安装过程中的每一个步骤，并针对常见的问题提供了有效的解决方案。通过本文的指导，读者可以顺利地完成安装并避免常见的陷阱。 ... [详细]

在Conda环境中高效配置并安装PyTorch和TensorFlow GPU版的方法如下：首先，创建一个新的Conda环境以避免与基础环境发生冲突，例如使用 `conda create -n pytorch_gpu python=3.7` 命令。接着，激活该环境，确保所有依赖项都正确安装。此外，建议在安装过程中指定CUDA版本，以确保与GPU兼容性。通过这些步骤，可以确保PyTorch和TensorFlow GPU版的顺利安装和运行。 ... [详细]

在Windows命令行中，通过Conda工具可以高效地管理和操作虚拟环境。具体步骤包括：1. 列出现有虚拟环境：`conda env list`；2. 创建新虚拟环境：`conda create --name 环境名`；3. 删除虚拟环境：`conda env remove --name 环境名`。这些命令不仅简化了环境管理流程，还提高了开发效率。此外，Conda还支持环境文件导出和导入，方便在不同机器间迁移配置。 ... [详细]

《TensorFlow 2.0 实战入门：30天精通之旅》开篇导言（深度学习技术探索） ... [详细]

近日，腾讯优图实验室在国际知名的人脸识别基准测试LFW中取得重大突破，其在无约束条件下的人脸验证测试中，准确率达到了前所未有的99.80%。这一成就标志着人脸识别技术在复杂环境下的应用迈上了新台阶，为未来的智能安防、身份认证等领域提供了强有力的技术支持。 ... [详细]

本文提供了PyTorch框架中常用的预训练模型的下载链接及详细使用指南，涵盖ResNet、Inception、DenseNet、AlexNet、VGGNet等六大分类模型。每种模型的预训练参数均经过精心调优，适用于多种计算机视觉任务。文章不仅介绍了模型的下载方式，还详细说明了如何在实际项目中高效地加载和使用这些模型，为开发者提供全面的技术支持。 ... [详细]

本文详细介绍了在Windows操作系统上使用Python 3.8.5编译支持CUDA 11和cuDNN 8.0.2的TensorFlow 2.3的步骤。文章不仅提供了详细的编译指南，还分享了编译后的文件下载链接，方便用户快速获取所需资源。此外，文中还涵盖了常见的编译问题及其解决方案，确保用户能够顺利进行编译和安装。 ... [详细]

本文详细介绍了在Linux系统中部署TensorFlow的过程。作者基于北京大学曹建教授的MOOC课程进行学习，但由于课程内容较旧，环境配置方面遇到了不少挑战。经过多次尝试，最终成功解决了这些问题，并总结了一套详细的安装指南，帮助初学者快速上手TensorFlow。 ... [详细]

请关注本头条号，每天坚持更新原创干货技术文章。当您在Linux命令行上键入命令时，您实际是在告诉shell运行指定名称的可执行文件。在Linux中，这些可执行程序通常位于系统上的几 ... [详细]

乾明发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI道友留步！TensorFlow已重获新生。在“PyTorch真香”的潮流中，有人站出来为TensorFlow说话了。这次来自谷歌的工程师 ... [详细]

作者|VincentMühle编译|姗姗出品|人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）【导读】随着深度学习方法的应用，浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在 ... [详细]

基于TensorFlow的鸢尾花数据集神经网络模型深度解析 ... [详细]

批标准化批标准化（batchnormalization,BN）是为了克服神经网络层数加深导致难以训练而诞生的。深度神经网络随着深度加深，收 ... [详细]

之前写过TensorFlowObjectDetectionAPI的部署方法，如何用样本标定工具标定自己的样本数据，以及用tensorflowkereas版本mask-rcnn进行训 ... [详细]

深度学习分位数回归实现区间预测 ... [详细]