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深度迁移学习实战指南：从理论到产业级应用迁移学习是指将已经在某一特定任务上训练好的模型参数应用于另一不同但相关的新任务中，以此来提高新任务的学习效率和效果。通过这种方式，迁移学习可以在目标域的数据量有限的情况下仍然取得较好的泛化能力。

TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类VGG 模型是一种经典的深度卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 架构，该模型以其简单而有效的设计而著名，在图像分类任务中取得了优异成绩。VGG 模型的核心特点是采用了深层的网络结构，其中大部分层由卷积层和池化层组成，且卷积操作使用了尺寸较小的 3 x 3 卷积核，这使得网络能够捕捉到丰富的图像特征。

神经网络常见激活函数 1-sigmoid函数sigmoid函数 σ ( x ) = 1 1 + e ( − x ) \sigma(x) = \frac{1}{1+e^{(-x)}} σ(x)=1+e(−x)1

[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

TensorFlow入门(一)一、下载安装Anaconda下载地址:http://www.anaconda.comhttp://www.anaconda.com