tensorflow2

[Python]如何在Ubuntu中建置python venv虛擬環境，並安裝TensorFlow和OpenCV函式庫?為了在樹莓派上實現物件影像辨識功能，同時不影響樹莓派原來的python運行環境，選擇建置python虛擬環境[Note1]是一個好方式，其可避免版本衝突和不同運行環境的問題。另外，一併在該虛擬環境中安裝TensorFlow[Note2]和OpenCV[Note3]等等函式庫，並確認版本是否符合需求。

一个很帅的帅哥

为什么不用tensorflow而用opencv使用 OpenCV 而不是 TensorFlow 进行图像处理和计算机视觉任务的原因取决于特定需求和场景。以下是一些常见的考虑因素，帮助您理解选择 OpenCV 的情况：

第J1周：ResNet-50算法实战与解析（TensorFlow版）>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营]中的学习记录博客** >- **🍖 原作者：[K同学啊]**

强化学习算法复现记录文章链接：tensorflow2实现多智能体强化学习算法MADDPG文章链接：文章链接：使用Pytorch实现强化学习——DQN算法

（六）Dropout抑制过拟合与超参数的选择--九五小庞

（五）网络优化与超参数选择--九五小庞

PyCharm / DataSpell 导入WSL2 解析器，实现GPU加速Windows上的解析器的确很方便，也省去了我们很多的麻烦。但是WSL2的解析器是Linux的，对于编程写代码更有优势。而且DEVs基本上也是在Linux进行编译和维护的，其实更多的理解为Linux是一手的，Windows是二手的，哈哈哈哈，个人理解哈。但是在深度学习这块，Linux版本的TensorFlow就展示出来优势了，因为Windows版的TensorFlow在2.10版后就不再支持GPU加速了，就问你恶不恶心？！这也是为什么WSL体现出了其方便与便利，让我们普通用户有个活路。

会害羞的杨卓越

TensorFlow2实战-系列教程4：数据增强：keras工具包/Data Augmentation有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传

Tensorflow2.0笔记 - tensor排序操作本笔记主要记录sort,argsort,以及top_k操作，加上一个求Top K准确度的例子。运行结果：

Tensorflow2 GPU版本-极简安装方式https://wtl4it.blog.csdn.net/article/details/135723095https://wtl4it.blog.csdn.net/article/details/135723095

Pytorch和Tensoflow对比学习第三周--Day 19-20: 数据加载和预处理这两天的学习重点是掌握在PyTorch和TensorFlow中进行数据加载和预处理的方法。正确的数据处理是训练有效模型的关键步骤。

艺术就是CtrlC

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