tensorflow最詳細(xì)教程，tensorflow基礎(chǔ)

大家好，感謝邀請，今天來為大家分享一下tensorflow最詳細(xì)教程的問題，以及和tensorflow基礎(chǔ)的一些困惑，大家要是還不太明白的話，也沒有關(guān)系，因?yàn)榻酉聛韺榇蠹曳窒恚Ｍ梢詭椭酱蠹遥鉀Q大家的問題，下面就開始吧！

python和yolo怎么結(jié)合使用

以下是使用Python和YOLO結(jié)合的一些步驟：

1.安裝YOLO算法庫：YOLO算法庫有多個(gè)版本，可以根據(jù)需求選擇合適的版本。安裝YOLO時(shí)需要下載相應(yīng)的權(quán)重文件以及配置文件。

2.加載YOLO模型：在Python中加載YOLO模型，可以使用Keras、TensorFlow或PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。在加載模型時(shí)，需要指定權(quán)重文件和配置文件的路徑。

3.加載圖像或視頻：使用Python的OpenCV庫加載圖像或視頻。

4.目標(biāo)檢測：使用加載的YOLO模型對圖像或視頻進(jìn)行目標(biāo)檢測。可以通過調(diào)整YOLO算法的參數(shù)來優(yōu)化檢測結(jié)果。

5.顯示結(jié)果：將檢測結(jié)果顯示在圖像或視頻上，可以使用OpenCV庫中的函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

需要注意的是，YOLO算法需要較高的計(jì)算資源和時(shí)間，因此在使用時(shí)需要考慮計(jì)算資源和算法效率。

Python是學(xué)什么的能做什么

Python是一個(gè)萬能工具。不論你是不是IT工作者。熟練的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是經(jīng)常需要做數(shù)據(jù)處理的工作。

數(shù)據(jù)處理和分析

你可以利用pandaspython庫來處理excel文件，做數(shù)據(jù)分析和報(bào)告。比如下面這樣的一個(gè)excel。

你可以用一句python就可以讀出來：

sheet=pd.read_excel("data/services.xlsx")

打印出來是這樣的：

之后你就可以很方便的用python來分析和操作這個(gè)excel了。

畫圖

你可以利用graphvizPython庫來繪制圖像。比如下面的圖像就是用20行python代碼繪制出來的。我有一個(gè)視頻《20行python代碼畫出微服務(wù)的調(diào)用熱點(diǎn)監(jiān)控圖像》做了詳細(xì)講解。

好入門，用python編程很有樂趣。

python比較好入門，不需要很多的計(jì)算機(jī)專業(yè)的背景。很多小學(xué)生都開始學(xué)習(xí)python。我分享了一些python的入門學(xué)習(xí)的視頻。歡迎觀看。祝你學(xué)的愉快。

本人，@小馬過河Vizit，專注于分布式系統(tǒng)原理和實(shí)踐分享。希望利用動(dòng)畫生動(dòng)而又準(zhǔn)確地演示抽象的原理。

關(guān)于我的名字。小馬過河Vizit，意為凡事像小馬過河一樣，需要自己親自嘗試、探索才能獲得樂趣和新知。Vizit是指Visualizeit的縮寫。一圖勝千言，希望可以利用動(dòng)畫來可視化抽象的原理。

歡迎關(guān)注，點(diǎn)贊！謝謝支持。

有哪些好的Tensorflow學(xué)習(xí)網(wǎng)站、資料或者論壇

TensorFlow官網(wǎng)

有時(shí)候會(huì)上不去

入門的話，可以先看下Develop，里面有一些應(yīng)用實(shí)例。圖片分類、自然語言處理都有涉及。全部認(rèn)真過一遍的話，還是不錯(cuò)的。配套的代碼都可以下載。

然后就是API，隨用隨查吧。還是比較詳細(xì)的。

Tensorflow中文社區(qū)

官方文檔的中文翻譯版，應(yīng)該是人工翻譯的，如果英語有困難或者網(wǎng)絡(luò)原因進(jìn)不了官網(wǎng)的同學(xué)也可以在這里看。

AndrewNg吳恩達(dá)的課程

這里推薦去年出的，NeuralNetworksandDeepLearning，很扎實(shí)的一門課。coursera和網(wǎng)易云課堂上都能找到。

斯坦福的CS20SI

CS20SI:TensorflowforDeepLearningResearch

能夠?qū)ensorflow有個(gè)全面的了解，從最基本的計(jì)算圖開始，到如何結(jié)構(gòu)化模型，了解最新的seq2seq，neuralstyle等前沿算法的實(shí)現(xiàn)。可以在youtube或者B站觀看

SirajRaval的youtube

國外的一個(gè)很火的大神，他的主頁上有大量的教程，有個(gè)播放列表是Tensorflow入門的。如果你能接受他的嘻哈風(fēng)格，也是個(gè)不錯(cuò)的資源。

周莫煩

如果你傾向于中文內(nèi)容，周莫煩的視頻教程可以作為首選。口齒清晰，分析透徹，他本人好像是在美國讀博。貢獻(xiàn)了非常多的編程類教程。這里贊一個(gè)。

Stackoverflow

如果學(xué)習(xí)中遇到問題，推薦你首選Stackoverflow。雖然可能在語言上遇到一些障礙，但這個(gè)網(wǎng)站絕對最有可能給你想要的答案。

斯坦福的CS231n

如果你對計(jì)算機(jī)視覺方面感興趣，推薦學(xué)習(xí)CS231n。非常綜合的一門課程，能堅(jiān)持完成全部作業(yè)的吧。對你的學(xué)習(xí)成果是一個(gè)非常好的鞏固。

優(yōu)達(dá)學(xué)城

如果有意愿支付一門課程幾千元的費(fèi)用，推薦優(yōu)達(dá)學(xué)城。算是一個(gè)高端技能的職校。課程質(zhì)量還是不錯(cuò)的，每個(gè)階段都有需要獨(dú)立完成的項(xiàng)目。畢業(yè)后求職也會(huì)有一些推薦。可以免費(fèi)體驗(yàn)。

現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)發(fā)展得非常快，網(wǎng)上也有大量的學(xué)習(xí)資料，以上也僅僅是列舉了一部分我感覺還不錯(cuò)并自己學(xué)習(xí)過的。建議找一門體系完整的課程為主，比如吳恩達(dá)的NeuralNetworksandDeepLearning，配合官方文檔進(jìn)行學(xué)習(xí)。遇到細(xì)分問題再搜索合適的資料進(jìn)行補(bǔ)充學(xué)習(xí)。

可以用Python編程語言做哪些神奇好玩的事情

Python作為一種應(yīng)用極為廣泛的語言，幾乎在任何領(lǐng)域都能派上用場。想做Web有Flask/Django/Tornado；想做分布式有Celery；想做手機(jī)App有Kivy；想做數(shù)據(jù)分析有Pandas；想做可視化有Matplotlib/Seaborn/Plotly/Bokeh；想做機(jī)器學(xué)習(xí)有Tensorflow/PyTorch/MxNet……

夸張一點(diǎn)說，幾乎沒有什么做不了的東西（筆芯）。小慕今天分享兩個(gè)可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以試試看~一、面部識(shí)別

得益于大量前人的工作，如今利用Python做一些簡單的計(jì)算機(jī)視覺工作已經(jīng)變得非常非常簡單了。像人臉識(shí)別、面部特征提取之類的工作，就可以直接拿來用，極少需要自己實(shí)現(xiàn)繁瑣的算法。

DLib就是一個(gè)這樣的C++庫，而同時(shí)它也提供了Python接口。

想必大家都有過在辦公室遭遇boss探視的經(jīng)歷，而此時(shí)此刻你卻在毫無自知地逛著淘寶/知乎/豆瓣，場面一度十分尷尬……

那我們就來嘗試一下，用Python通過攝像頭探測人臉。如果有人進(jìn)入了攝像頭范圍，則讓Python提出一個(gè)通知，告訴你——趕緊把不相關(guān)的東西關(guān)掉！

整個(gè)代碼很短，無非幾十行，為了能夠使用，我們還需要安裝一些包和庫。這里需要用到的包括OpenCV和DLib。由于dlib需要boost-python，因此還需要安裝boost和boost-python。（注意：boost-python默認(rèn)情況下只編譯python2依賴的庫，如果使用python3，需要加編譯開關(guān)；而dlib里是沒有探測python版本的，所以可能還需要做一些小hack或者是直接改boost-python庫里的文件名）

至于代碼，可以簡單地放出來：

importcv2importdlibfromsubprocessimportcallfromtimeimporttimeFREQ=5FACE_DETECTOR=dlib.get_frontal_face_detector()#macOS下可以使用AppleScript發(fā)送通知defnotify(text,title):cmd=r'displaynotification"%s"withtitle"%s"'%(text,title)call(["osascript","-e",cmd])if__name__=='__main__':#初始化攝像頭cap=cv2.VideoCapture(0)#創(chuàng)建繪圖窗口#cv2.namedWindow('face')notify_time=0whileTrue:#獲取一幀ret,frame=cap.read()#不需要太精細(xì)的圖片frame=cv2.resize(frame,(320,240))#探測人臉，可能有多個(gè)faces=FACE_DETECTOR(frame,1)forfaceinfaces:#提取人臉部分畫個(gè)方框#fimg=frame[face.top():face.bottom(),face.left():face.right()]#cv2.rectangle(frame,(face.left(),face.top()),(face.right(),face.bottom()),(255,0,0),3)#不超過FREQ秒一次的發(fā)提醒iftime()-notify_time>FREQ:notify(u'檢測到人臉',u'注意')notify_time=time()#畫到窗口里#cv2.imshow('face',frame)#按Q退出ifcv2.waitKey(500)&0xff==ord('q'):break#清理窗口釋放攝像頭#cv2.destroyAllWindows()cap.release()

代碼的原理很簡單：通過opencv捕獲攝像頭獲取的圖像，然后交由dlib的facedetector進(jìn)行檢測。如果檢測到臉部，則通過AppleScript發(fā)出系統(tǒng)提醒（notify函數(shù)即通過process執(zhí)行AppleScript發(fā)出提醒，如果你使用的是Windows，也可以替換成別的內(nèi)容，例如Win下使用VBScript發(fā)出彈窗提醒）。

當(dāng)然，既然檢測到人臉，那就不僅僅只是能做簡單提醒了。還可以做的事情包括多張照片的臉部變形合成——比如，找出你和你女朋友的照片來做個(gè)夫妻相合成什么的……

或者，提取所有的標(biāo)志性點(diǎn)，給人臉合成出意外的表情或者哈哈鏡效果。

甚至可以借助其它的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉識(shí)別。這算是超級(jí)弱化版的臉部識(shí)別，比不上FaceID但也挺好玩，不過計(jì)算量就不容樂觀了。

順便說一句，什么人臉識(shí)別關(guān)掉不該看的東西，對小慕來說不存在的，人家上班刷知乎可是經(jīng)過老板點(diǎn)頭的！（驕傲臉叉腰）

二、數(shù)據(jù)分析

來分析下Marvel今年的最后一部戲：「雷神3：諸神的黃昏」。前一段時(shí)間滿天飛的預(yù)告片，神秘博士的客串，綠巨人的出演，看得人十分興奮！來張大圖：

大家對于這部電影的評價(jià)是怎么樣的呢？小慕爬取了2w條豆瓣影評，做一個(gè)簡單分析。

先來看看豆瓣的短評：

這里只抓取了前2w條評論，說一個(gè)小技巧，喜歡寫爬蟲的小伙伴們注意了：爬取的網(wǎng)頁一定要緩存到本地！這可以減少解析網(wǎng)頁時(shí)出錯(cuò)，避免需要重新再爬一遍的「尷尬」！另外這能給服務(wù)器減少負(fù)載，人家網(wǎng)站管理員看你的請求還算守規(guī)矩，也就不會(huì)封你賬號(hào)/ip啦！

代碼大概是這樣的：

下面是緩存下來的網(wǎng)頁文件：

既然有2w多條數(shù)據(jù)，怎么能直接寫sql，那會(huì)累死的……于是要來封裝一下操作數(shù)據(jù)庫的邏輯：

來看看效果，除去部分出錯(cuò)的，還剩下19672條：

具體的數(shù)據(jù)是長這樣的：

另外，贊同數(shù)量排名第一卷耳君的影評實(shí)在是太有意思了：

第一部：《爸爸，再愛我一次》

第二部：《哥哥，再愛我一次》

第三部：《姐姐，再愛我一次》

ps:托爾終于從錘神變成了雷神

錘子之神這個(gè)梗小慕表示能玩一年（手動(dòng)微笑臉）。

光有數(shù)據(jù)還不足以說明什么，深入分析一波：細(xì)心的小伙伴一定發(fā)現(xiàn)了，雷神明明是11月3號(hào)才上映，為啥10月份就有影評了？小慕猜測，這肯定是漫威鐵桿粉跑國外看了，一查發(fā)現(xiàn)，果然人家洛杉磯10月10號(hào)就上映了：

既然關(guān)心到日期，可以來統(tǒng)計(jì)一下周一到周日哪天去看電影的人比較多：

整體數(shù)據(jù)顯示：果然還是周末去看電影的人更多……周一數(shù)據(jù)高于二、三、四的原因，不知道是不是沒有周末的朋友調(diào)休去看的？

PS：數(shù)據(jù)庫里的日期是2017-10-25格式的：怎么快速讓他顯示成周X呢？這里只要寫個(gè)小函數(shù)就行：

從數(shù)據(jù)庫里讀數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)的方式在這：（后面的統(tǒng)計(jì)方式也都類似，就不每次都把代碼放出來啦）

說了這么多還是沒提到電影的受歡迎程度，直接放圖：

總體上看還是推薦的人比較多耶，這應(yīng)該挺符合大家的預(yù)期，畢竟是漫威出品，光忠實(shí)粉絲就不計(jì)其數(shù)。更何況這個(gè)片子里出現(xiàn)了很多超級(jí)火爆的場面戲，還有各種超級(jí)英雄助陣，這樣的統(tǒng)計(jì)結(jié)果也就不足為奇了。

最后將排名前100的評論內(nèi)容做了一下分詞，做成詞云：

至于補(bǔ)充提問中提到的這為什么適合用Python做，其實(shí)說到底就是用Python來抓取和處理各種數(shù)據(jù)都非常「順手」。

據(jù)小慕所知，目前的數(shù)據(jù)工作中，數(shù)據(jù)科學(xué)家使用最多的工具語言就是Python，排在第二的工具語言是R語言。但這里有一個(gè)有趣的現(xiàn)象，那就是同時(shí)使用Python或者R語言的人，推薦別人使用Python的卻遠(yuǎn)高于R語言。Why?

答案是：

1.Python簡單易學(xué)，極其容易上手，語法簡單，處理速度會(huì)比R語言要快，而且無需把數(shù)據(jù)庫切割。

2.市場前景好，是目前的趨勢，就業(yè)也會(huì)更容易。

3.標(biāo)準(zhǔn)庫非常龐大，特別的“功能齊全”，可以處理各種工作，其中就包含抓取和處理數(shù)據(jù)。

所以，有一種說法是：python語言在工程方便比較實(shí)用，R語言則更受學(xué)術(shù)界歡迎。具體是否贊同這種說法，還要看大家自己的理解咯~其實(shí)除了小慕舉例說的這兩種有趣的事情，Python能做的還有很多，在此不一一列舉，如果感覺get到了新姿勢，記得回來點(diǎn)贊啦~

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tfs怎么駕駛ai機(jī)

要駕駛機(jī)器人，您需要遵循以下步驟：

首先，確保您具備相關(guān)的技術(shù)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，了解AI機(jī)器人的操作原理和功能。

其次，熟悉TFS（TensorFlowServing）框架，它是一個(gè)用于部署和提供機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開源軟件庫。

然后，您需要準(zhǔn)備訓(xùn)練好的AI模型，并將其部署到TFS中。

最后，通過編寫代碼或使用TFS提供的API，您可以與AI機(jī)器人進(jìn)行交互，發(fā)送指令并接收反饋。請注意，駕駛AI機(jī)器人需要謹(jǐn)慎操作，并遵循相關(guān)的安全規(guī)定和指南。

deepstream部署流程

以下是DeepStream的部署流程：

安裝NVIDIACUDA和CuDNN：DeepStream需要依賴NVIDIA的CUDA和CuDNN庫，因此需要先安裝它們。

安裝DeepStreamSDK：從NVIDIA的官方網(wǎng)站上下載DeepStreamSDK，并按照安裝指南進(jìn)行安裝。安裝完成后，你將會(huì)得到DeepStream的運(yùn)行環(huán)境。

準(zhǔn)備模型：DeepStream支持各種不同類型的AI模型，包括TensorRT、Caffe、TensorFlow等。你需要根據(jù)你的需求選擇一個(gè)或多個(gè)模型，并將其準(zhǔn)備好。這可能包括下載預(yù)訓(xùn)練模型、調(diào)整模型參數(shù)以適應(yīng)你的數(shù)據(jù)集等。

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：DeepStream需要輸入一組視頻流，因此你需要準(zhǔn)備好你的數(shù)據(jù)集。你可以使用NVIDIA提供的示例數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試，或者使用你自己的數(shù)據(jù)集。

配置DeepStream應(yīng)用：使用DeepStream的API，你可以編寫一個(gè)DeepStream應(yīng)用程序。你需要配置DeepStream應(yīng)用程序，以便它可以使用你準(zhǔn)備好的模型和數(shù)據(jù)。你可以使用一個(gè)配置文件來指定輸入數(shù)據(jù)、輸出結(jié)果、使用的模型和其他相關(guān)參數(shù)。

運(yùn)行DeepStream應(yīng)用程序：當(dāng)你準(zhǔn)備好了所有的組件后，你可以運(yùn)行DeepStream應(yīng)用程序并觀察結(jié)果。DeepStream將從輸入視頻流中提取特征，并使用預(yù)先訓(xùn)練的模型進(jìn)行檢測、跟蹤和識(shí)別等操作。

以上是DeepStream的部署流程的一般步驟，但具體的實(shí)現(xiàn)可能因應(yīng)用場景而有所不同。

END，本文到此結(jié)束，如果可以幫助到大家，還望關(guān)注本站哦！