NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。

本文来自于网络，本文主要介绍了如何用深度强化学习来展示TensorFlow2.0的强大特性，希望对您的学习有所帮助。在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性。虽然我们的目标是展示TensorFlow2.0，但我将尽最大努力让DRL的讲解更加平易近人，包括对该领域的简要概述。事实上，由于2.0版本的焦点是让开发人员的生活变得更轻松，所以我认为现在是使用TensorFlow进入DRL的好时机，本文用到的例子的源代码不到150行！代码可以

Win10环境下在anaconda安装tensorflow2.1前言正文一、安装预知二、安装流程1.安装Anaconda2.安装Tensorflow3.测试及预期结果后记 前言 2020年2月18日尝试在电脑上安装tensorflow用于完成本科毕设。参考了两篇博客（其实是完全依赖[狗头]），受益匪浅，链接如下： 1.博客：https://blog.csdn.net/zhanghai4155/article/details/104268737； 2.博客：https://www.cnblogs.com/ming-4/p/11516728.html； 安装的时候是照着博客1安装的，后来按照其测试

table-detect table detect(yolo) , table line(unet) （表格检测/表格单元格定位） links: models weights download and move to ./modes test table detect python table_detect.py test table ceil detect with unet python table_ceil.py train table line python train/train.py

TensorFlow2.X结合OpenCV 实现手势识别 使用Tensorflow 构建卷积神经网络，训练手势识别模型，使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下： 先显示下部分数据集图片（0到9的表示，感觉很怪） 构建模型进行训练 数据集地址 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics from tensorflow.python.framework.conv

TensorFlow2中的分布式RL 是一个使用实现各种流行的分布增强学习算法的存储库。 分布式RL是适用于随机环境的算法。 如果您想研究Distribution RL，则此存储库将是最佳选择。 dist-rl-tf2包含由领先的AI研究机构发布的三种Distribution RL算法。 演算法 C51 论文作者Marc G.Bellemare，Will Dabney，RémiMunos 方法OFF政策/时间差异/无模型仅限离散操作 观念的核心 # idea01. The output of the Q Network is a Distribution Vector, not a Scalar Value. def create_model ( self ): input_state = Input (( self . state_dim ,)) h1 = Dens

TensorFlow2.0中Ranknet到LambdaRank的实现 **此存储库在Tensorflow 2.0中具有从RankNet到LambdaRank的实现，** 要求 tqdm == 4.32.1 numpy == 1.16.4 点击== 7.0 tensorflow_gpu == 2.1.0 设置 $ git clone https://github.com/akanyaani/ranknet-tensorflow2.0 $ cd ranknet-tensorflow2.0 $ pip install -r requirements.txt 从此处下载数据，并将任何折叠传递给pre_process。 $ python pre_process.py --help Options: --data-dir TEXT training data

mnist手写数字识别的代码实例，内容精简，适合初学者

强制tensor转换为该数据类型 tf.cast(张量名，dtype=数据类型) 计算张量维度上元素的最小值 tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值 tf.reduce_max(张量名) 例子： import tensorflow as tf x1 = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) print(tf.reduce_min(x2),tf.reduce_max(x2)) 输出结果： tf.Tensor([1. 2. 3

简单分享一下自己遇到过的深度网络的一些模型, 这个是基于tensorflow框架的deeplabv3+网络的一个pb网络文件, 是自己根据这位大佬, 我心中的一位老师, 相关链接如下:https://blog.csdn.net/weixin_44791964?type=blog. 因为相关文章链接较长, 给大家这个博主主页的链接吧. 如果想去探索这个网络, 可以去看看. 这位老师太强了. 哈哈哈, 不推荐了. 再说一下这个资源的问题, 因为相关模型文件都很大, 很多github项目不会放相关网络文件, 所以对于自己学习太困难的, 因为没有这么多资源去自己训练, 所以希望上传这个资源对你有用吧. 有什么问题可以及时反馈~