TensorFlow2.0 正式版已发布一段时间，但目前系统性的相关教程还不够多。这个登上 GitHub 趋势榜的项目今日已获得 700 多赞，内容简单易懂，适合初学者和迁移到 tf2.0 的开发者使用。深度学习中绕不开的便是对算法框架的实际使用了。近日，

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摘要动态图的批处理过程在计算机视觉、自然语言处理等领域中十分普遍。然而，由于每个批次要处理的数据的类型和形态具有多样性，所以要想用现有的框架和库在这种数据集上使用静态图进行批处理工作几乎是不可能的。在大多数框架如TensorFlow中，图是静态的，这意味着

今天给大家分享的是将TensorFlow的模型网络导出为单个文件的方法，喜欢Python开发的小伙伴和扣丁学堂Python在线学习小编一块来看一下吧。有时候，我们需要将TensorFlow的模型导出为单个文件，方便在其他地方使用。我们知道，graph_de

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StarGAN 是去年 11 月由香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型，是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。近日，有研究人员将 StarGAN 在 TensorFlow 上实现的全部

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上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类，分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中，经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左

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