系统介绍 技术框架： 前端：vue 后端：springboot 算法：python+tensorflow2.3 系统主要功能： 图片上传、波导识别、系统管理（用户管理、权限管理、菜单管理） 可训练成--人脸识别、花卉识别等 详情：https://blog.csdn.net/qq_33037637/article/details/124947836

GAN生成对抗网络入门与实战视频教程，新增Tensorflow2.0代码实现，16章完整版，提供源码和数据下载。 课程深入浅出，从深度学习（tensorflow）基础讲起，既有原理的介绍，又对实现代码做了精讲。为使课程简单易懂，代码实现全部从简，使用简洁的代码实现各种各样的GAN实例。本课程深入讲解近年来复杂分布上无监督学习方法——生成对抗网络（GAN）的原理与应用实例。

减少过拟合方法： 交叉验证 normalization 学习率调整， learning rate decay momentum动量调整 k折交叉检验： 正则化： 更小的权值w，从某种意义上说，表示网络的复 杂度更低，对数据的拟合刚刚好（这个法则也叫做奥卡姆剃刀） 添加正则化相当于参数的解空间添加了约束，限制了模型的复杂度 L1正则化的形式是添加参数的绝对值之和作为结构风险项，L2正则化的形式添加参数的平方和作为结构风险项 L1正则化鼓励产生稀疏的权重，即使得一部分权重为0，用于特征选择；L2鼓励产生小而分散的权重，鼓励让模型做决策的时候考虑更多的特征，而不是仅仅依赖强依赖某几个特

tensorflow API新旧对照表，修改了tensorflow 2.0以前版本的api 和2.0版本的匹配问题。对照表很详细。

Google老师亲授TensorFlow2.0入门到进阶（教学视频、笔记） 第1章 Tensorflow简介与环境搭建 第2章 Tensorflow keras实战 第3章 Tensorflow基础API使用 第4章 Tensorflow dataset使用 第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0 第6章 卷积神经网络 第7章 循环神经网络 第8章 Tensorflow分布式 第9章 Tensorflow模型保存与部署 资料

Tensorflow2.0 之Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED问题 问题描述： 在tensorflow2.0的学习过程中，遇到了Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED，发现这个问题是我在调用kseras模块的卷积类前向传播时触发的，之前的全连接层都没有出现过类似的问题。分析问题应该是gpu没有正确的分配所导致的。 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers x =

TensorFlow2.0视频教程分享，10章完整版，附源码，百度网盘下载

30天吃掉那只 TensorFlow2.0

(66条消息) TensorFlow2.0 学习笔记（四）：迁移学习（MobileNetV2）_种树最好的时间是10年前，其次是现在！！！-CSDN博客.url

文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、下载数据集3、读取 json 文件4、载入图片5、载入模型6、获取图片特征6.1 删除重复的图片6.2 切片、分批6.3 将图片输入网络以获取特征7、文本 →\rightarrow→ 数字向量7.1 构建分词器7.2 构建数字向量7.3 将数字向量填充到同一长度8、划分训练集和验证集9、建立 tf.data 数据集10、编码器11、Bahdanau 注意力12、解码器13、设置超参数建立模型14、初始化优化器15、损失函数16、配置检查点17、梯度下降18、训练19、验证19.1 验证函数19.2 画注意力图19.3 随机测试验证集图片19.4 测试