python神经网络Keras搭建RFBnet目标检测平台
这篇文章主要为大家介绍了python神经网络Keras搭建RFBnet目标检测平台，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
Keras
Ubuntu16.04深度学习一键安装脚本(支持tensorflow、keras、caffe)
本人在安装了许多台机器后，逐渐总结形成了一个“深度学习一键安装脚本”，可以在新装Ubuntu16.04上一键安装CUDA、cudnn、opencv、jupyter、深度学习库tensorflow、keras、caffe和Python编辑器Pycharm。百度云下载地址：下载所有内容到Ubuntu分区后，修改install.sh脚本的CAFFE_INSTALL=为你需要的caffe安装路径，默认为当前用户的Home文件夹。本脚本仅在新装UbuntuKylin16.04系统测试无误。脚本使用Ubuntu自带的
Ubuntu16.04深度学习一键安装脚本(支持pytorch、tensorflow、keras、caffe)
本人在安装了许多台机器后，逐渐总结形成了一个“深度学习一键安装脚本”，可以在新装Ubuntu16.04上一键安装CUDA、cudnn、opencv、jupyter、深度学习库pytorch、tensorflow、keras、caffe和Python编辑器Pycharm。百度云下载地址：下载所有内容到Ubuntu分区后，修改install.sh脚本的CAFFE_INSTALL=为你需要的caffe安装路径，默认为当前用户的Home文件夹。本脚本仅在新装UbuntuKylin16.04系统测试无误。脚本使用U
ubuntu16.04 keras可视化：pydot&graphviz无法导入问题亲测有效
安装过程下面给出我亲测有效的安装过程：1、首先，命令行输入：sudopipinstallgraphviz2、添加源，并更新。根据graphviz官网的提示，先更新一下源：sudoapt-getupdate，再添加ppa源：sudoadd-apt-repositoryppa:gviz-adm/graphviz-dev，最后再更新源：sudoapt-getupdate。
深度学习＿工具
1.引入深度学习的工具有很多Tensorflow,Theano,Caffe,Keras,MXNet,Scikit-learn…
在一台全新的Ubuntu系统上安装和使用Keras的主要流程
解决方案可以参考这里：http://blog.csdn.net/dafenqie/article/details/78016068和这个文章不同的是，由于我们已经制作了安装优盘，所以实际上不需要再通过UtraISO等软件重新生成iso文件，并且重新制作优盘。第三步就是正常安装ubuntu系统了，装好之后，再次启动，发现其卡在紫色界面下进不去，呵呵，没办法又找了一些解决方案，发现这里的解决方案比较靠谱：http://blog.csdn.net/Tramac/article/details/78081647到
Keras实现Vision Transformer VIT模型示例详解
这篇文章主要为大家介绍了Keras实现Vision Transformer VIT模型示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
Keras神经网络efficientnet模型搭建yolov3目标检测平台
这篇文章主要为大家介绍了Keras利用efficientnet系列模型搭建yolov3目标检测平台的过程详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
Keras搭建M2Det目标检测平台示例
这篇文章主要为大家介绍了Keras搭建M2Det目标检测平台实现的源码示例，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
Ubuntu16 安装 tensorflow-gpu + keras python3.5
执行如下命令：安装完成后，我们使用如下命令，即可检验是否成功：如果看到如下输出，就说明安装成功当然了，我这里安装的cuDNN由于版本过高，暂时不能被pip安装的tensorflow所支持，如果改为cuDNNv5就能够正常支持了。参考资料:[1]:ubuntu16.04下安装TensorFlow----详细图文教程[2]:Ubuntu16.04+cuda8.0+caffe安装教程