扩散卷积循环神经网络：数据驱动的交通预测 这是以下论文中Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network的TensorFlow实现： Yaguang Li、Rose Yu、Cyrus Shahabi、Yan Liu，，ICLR 2018。 要求 scipy>=0.19.0 numpy>=1.12.1 熊猫>=0.19.2 皮亚尔 统计模型 张量流>=1.3.0 可以使用以下命令安装依赖项： pip install -r requirements.txt 数据准备 洛杉矶（METR-LA）和湾区（PEMS-BAY）的交通数据文件，即metr-la.h5和pems-bay.h5 ，可以在或，需要放入data/文件夹。 *.h5文件使用HDF5文件格式将数据存储在panads.DataFrame 。 下面是一个例子： 传感器_0 传

tensorflow检测物体实例:TensorFlow.js是Tensorflow的JavaScript版本。你可能听说过Tensorflow，因为它是世界上最受欢迎的机器学习工具。 TensorFlow.js充分吸取了机器学习的优点，并将应用于支持JavaScript 的node.js和浏览器中。更好的是，TensorFlow.js中包含几个主要的TensorFlow模型库中用于计算机视觉的预构建模型。本文会介绍其中两个模型。

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1.标量方向传播 1.1 代码 import torch #定义输入张量x x=torch.Tensor([3]) print(x) #初始化权重参数W,偏移量b、并设置require_grad属性为True，为自动求导 w=torch.randn(1,requires_grad=True) b=torch.randn(1,requires_grad=True) print("w=",w) print("b=",b) #实现前向传播 y=torch.mul(w,x) #等价于w*x print(y) z=torch.add(y,b) print(z)#等价于y+b #查看x,w，b页子节

1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454

贾维斯 数据 生成数据和意图 建造 建立变压器模型，训练并另存为H5模型 跑 部署并测试模型。 两种方式 合作实验室 特肯特

本资源包含了Tensorflow1.7版本在c++上部署所需的已编译完成的配置文件，以及配置文件在vs2015上的配置方法，以及一份在博主自己的模型在c++上加载，并进行预测的代码，代码中包含了详细解释

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