这是我第N次遇到把环境搞坏，再重新配环境，然后忘记各个步骤中的指令，然后全网查资料的情况。于是我决定落实一下一直都有的一个想法：写个Blog记录下从零开始搭建环境的全过程，以方便将来再次把环境搞坏的自己和遇到相同问题的同学们。目录Anaconda安装conda的简单使用基本操

联系[email protected]下面几篇文件来介绍一下常规的几个算法和算法优化工具等0，yuv数据处理，滤波等1，多帧降噪2，hdrpuls+3,单摄虚化（tensorflow）4,超分辨率（tensorflow）5，hal层算法集成,jni层算法集成6，深度学习框架在hal层集成7，性能优化多线程，opencl,neon,halidefastcv,

4手动tensorflow环境下安装第三方库：（1）打开anacondaprompt（2）activatetensorflow进入（3）pipinstall***********直接安装即可。

                                    人脸识别是深度学习最有价值也是最成熟的的应用之一。在研究环境下，人脸识别已经赶上甚至超过了人工识别的精度。一般来说，一个完整的人脸识别项目会包括两大部分：人脸检测与人脸识别。下面就我近期自

参考：https://blog.csdn.net/wm6274/article/details/73335858今天跑人脸融合代码时居然发现自己的tensorflow版本太高了，容我先伤心一会，实在是不想回退版本啊，好了不多扯了，进入正题。由于版本问题出现以下报错。正巧我在https://blog.csdn.net/wm6274/article/details/733358

《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》高清中文版PDF+源代码）免费下载下载地址：https://pan.baidu.com/s/14Ocf9UfrNnxltnLMt446-Q 提取码：tm51高清中文版PDF，939页，带目录书签，文字能够复制粘贴，附带配套的源代码。  本书采用“理论+实践”的形式编写，通过大量的实

#!/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataINPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10LAYER1_NODE=500BATCH_SIZE=100LEARNING_RATE_BASE=0.8LEARNING_RATE_DECAY=0.99REGULARIZA

6.1梯度下降梯度含义梯度下降实例优化过程一优化过程二自动求导二阶梯度梯度导数，derivative偏微分，partialderivative梯度，gradient∇f=(∂f∂x1,∂f∂x2,...,∂f∂xn)\nablaf=(\frac{\partialf}{\partialx_1},\frac{\partialf}{\partialx_2},...,\frac{\p

数据集DNN依赖于大量的数据。可以收集或生成数据，也可以使用可用的标准数据集。TensorFlow支持三种主要的读取数据的方法，可以在不同的数据集中使用；本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下：MNIST：这是最大的手写数字（0～9）数据库。它由60000个示例的训练集和10000个示例的

https://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555#commentsedithttps://github.comensorflowensorflowree/masterensorflow/contrib/slim

                                    人脸识别是深度学习最有价值也是最成熟的的应用之一。在研究环境下，人脸识别已经赶上甚至超过了人工识别的精度。一般来说，一个完整的人脸识别项目会包括两大部分：人脸检测与人脸识别。下面就我近期自

一、首先下载anaconda,下载：Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh（https:/epo.continuum.io/archive/）参考网址：https://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html二、安装anaconda,进入下载目录如果没有修改的话，默认的下载目录是在/home/下载/下，Ctrl+Alt+T打开终端，输入cd/home，然后

1.TensorFlowStar126932Watch8582Fork74374Githubhttps://github.comensorflowensorflow是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现。2.TensorFlowModelsStar52290Watch2897Fork32299Githubhttps://gi

1为什么使用卷积神经网络Softmax回归是一个比较简单的模型，预测的准确率在91%左右，而使用卷积神经网络将预测的准确率提高到99%。2卷积网络的流程3代码展示#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

1MNIST数据集MNIST数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成，图片一共有10类，分别对应从0-9，共10个阿拉伯数字。原始的MNIST数据库一共包含下面4个文件，见下表。训练图像一共有60000张，供研究人员训练出合适的模型。测试图像一共有10000张，供研究人员测试训练的模型的性能。2

注：学习中遇到了tensorflow中的Dataset，在此记录相关内容（仅自己遇到）问题描述：使用pandas读取了excel表格中的数据，提取其中的几列后将其转换为numpy数组。在此数组基础上使用了tf.data.Dataset.from_tensor_slices()及shuffle()、batch()和make_one_shot_iterator()方法。以下