ndraw一个简洁的神经网络可视化工具

引言文本从PaddlePadle和Tensorflow2的入门项目Mnist识别开始，对比一下两者在写法的不同安装安装方面都是基于pip或者conda的安装，没有可比性！PaddlePaddle的安装直接参考PaddlePaddle安装Tensorflow的安装直接在命令行输入即可pip install tensorflow相比之下，两者的安装都比较轻便，只是PaddlePaddle做了一个比较人

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1、简介opencv是一个计算机视觉领域的开源库，提供了很多图像处理算法模型和数据处理能力，使用opencv可以完成很多常见的计算机视觉领域的任务，诸如常见的人脸识别、目标检测等然而对于很多非算法工程师来说，这些任务变得有些遥不可及，所以本专栏旨在使用Python-Opencv实现一些常用的案例，不涉及算法底层原理，更多的倾向于工程实践，让更多的工程师也可以以实战使用人工智能技术主要涉及内容如下：

特别申明：本文只做理解和说明，不够严谨，需要系统掌握还需专业学习一、引言目前来说，很多大胸弟都已经听过神经网络的大名，对其牛X轰轰的能力表示惊叹，为之震惊：我是不是要被他灭完了! 苍天啊，饶过我吧，我把我干的坏事全都抖出来...那么它的模型到底是如何进行预测的呢？先回到神经网络的基本公式二、公式回顾(线性函数)y=Wx+by=Wx+b\tag{线性函数}y=Wx+b(线性...

如果你喜欢web可视化的方式训练深度学习模型，那么streamlit是一个不可错过的选择！优点：本文使用streamlit进行web可视化渲染，并使用ndraw进行模型可视化，做到了：首先安装必要的依赖然后引入模块：编写代码2.构建模型3.构建逻辑4.自定义指标可视化展示以上就是整个训练过程，不同的模型只需要更改一下加载数据和构建模型的函数即可，其他内容不变或者根据自己的需求添加完整外码可见 vi

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引言前面写了一篇Tensorflow2与PaddlePaddle小白入门级写法对比的今天来看一下所谓的专家入门写法对比（这里的专家不是本人说的，出自Tensorflow官网，求生欲满满：https://tensorflow.google.cn/overview?hl=en）数据加载器Tensorflow2import tensorflow as tf# 加载数据集(train_images, tr

如果你喜欢web可视化的方式训练深度学习模型，那么streamlit是一个不可错过的选择！优点：本文使用streamlit进行web可视化渲染，并使用ndraw进行模型可视化，做到了：首先安装必要的依赖然后引入模块：编写代码2.构建模型3.构建逻辑4.自定义指标可视化展示以上就是整个训练过程，不同的模型只需要更改一下加载数据和构建模型的函数即可，其他内容不变或者根据自己的需求添加完整外码可见 vi

特别申明：本文只做理解和说明，不够严谨，需要系统掌握还需专业学习一、引言目前来说，很多大胸弟都已经听过神经网络的大名，对其牛X轰轰的能力表示惊叹，为之震惊：我是不是要被他灭完了! 苍天啊，饶过我吧，我把我干的坏事全都抖出来...那么它的模型到底是如何进行预测的呢？先回到神经网络的基本公式二、公式回顾(线性函数)y=Wx+by=Wx+b\tag{线性函数}y=Wx+b(线性...