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tensorflow中文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦馬健健,張翔寫的 打造元宇宙中的另一個你：虛擬偶像AI實作 和FrançoisChollet的 Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer都 可以從中找到所需的評價。
另外網站【Day 14】開始寫程式拉！第三站：重要函式庫－Tensorflow(1 ...也說明：TensorFlow 是一種採用數據流圖(Dataflow Graph)並用於數值計算的開源函式庫，更是 ... Flow的中文是流的意思，類似一種流程的想法，就像我們寫程式，宣告變數，傳遞 ...
這兩本書分別來自深智數位 和旗標所出版 。
國立中山大學 機械與機電工程學系研究所 彭昭暐所指導 李佳芸的 深度學習應用於種豬乳頭計數及分布之研究 （2020），提出tensorflow中文關鍵因素是什麼，來自於深度學習、特徵提取、機器學習、物件偵測、種豬。
而第二篇論文國立中山大學 機械與機電工程學系研究所 彭昭暐所指導 蔡昀築的 公車停靠站之駕駛行為分析系統設計 （2020），提出因為有 公車駕駛行為分析、深度學習、影像處理、頭部姿態偵測、評分量表的重點而找出了 tensorflow中文的解答。
最後網站淺談Google TensorFlow：結合人工智慧/ 機器學習和商業應用則補充：深度學習（Deep Learning）是機器學習（Machine Learning, ML) 模型中會使用多層神經網路的其中之一。TensorFlow 函式庫讓使用者建立computational graph ...
打造元宇宙中的另一個你：虛擬偶像AI實作
為了解決tensorflow中文 的問題，作者馬健健,張翔 這樣論述：
★輕鬆打造專屬於你的虛擬偶像★ 從虛擬偶像的發展歷程開始解說，帶領讀者逐步體驗虛擬偶像的完整製作過程。 本書介紹了2D/3D建模工具和深度學習框架PyTorch、TensorFlow在虛擬偶像製作中的應用。 原理結合實踐，大量實際範例講解如何建模、AI表情動作遷移等流程，從擬真人物建模到表情動作的即時捕捉，再到傳輸至動作引擎中驅動人物動作，向讀者展現了人工智慧技術的強大與魅力。 本書實作性和系統性強，適合有一定IT背景並對虛擬產業關注的廣大讀者閱讀。 【本書特點】 ．基於TensorFlow的人臉檢測演算法 ．基於PyTorch的動作同步演算法 ．
Live2D建模流程、Blender 3D建模流程全解析 ．機器學習驅動的3D模型 ．動作捕捉技術 ．Live2D模型接入 ．Cubism SDK+ARKit實現 ．Live2D+FaceRig方案實現 【適合讀者群】 ．具IT背景、對虛擬產業感興趣的讀者
深度學習應用於種豬乳頭計數及分布之研究
為了解決tensorflow中文 的問題，作者李佳芸 這樣論述：
在台灣種豬比賽中乳頭是評分項目之一，占評分15%且乳頭屬於高遺傳率的性狀，目前種豬外貌評分是採用人工量測體徵，過程不僅耗時、耗力，且必須由三位評審共同討論出評分結果，易因評審主觀意識而產生判斷誤差。本論文提出一套有效自動偵測種豬乳頭特徵的技術方法，並且在提取特徵後進行乳頭數估測及評估乳頭分布狀況，嘗試提出一個基於深度學習之乳頭數估測與分布的評分方法，提供客觀的資訊給種豬比賽評分單位作為參考方向。本研究與財團法人中央畜產所及工業技術研究院合作，於2020年7月開始在每月種豬比賽期間收集豬隻腹部影片建立資料庫，將圖庫中的乳頭位置做標記，並使用Single-Shot Detector 及Faste
r Regions with Convolutional Neural Networks 深度學習網路架構做物件偵測並比較其優劣，研究過程中首先提出乳頭偵測架構A，利用輸入圖片偵測乳頭特徵，但是偵測準確率較低僅有76%，因此根據模型特性修改偵測架構，接著提出乳頭偵測架構B，透過找出腹部區域放大乳頭特徵並偵測乳頭，實驗結果顯示乳頭偵測架構B平均準確率可高達90.50%，且檢測速度每秒可檢測17張影像，可有效率的自動偵測乳頭特徵。而乳頭分布狀態是由排列整齊度及乳頭每段間隔距離的相似度作為指標來評分，在乳頭評分方法中，將實驗結果與專業人員評分問卷進行比較，統計兩組數據的MAE為0.72，顯示本研究提
出之乳頭評分方法與專業人員評分是相近的。
Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer
為了解決tensorflow中文 的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：
正宗Keras大神著作再次降臨！ 近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。 本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深
度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。 本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。 由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專
家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。 本書特色 ☆全面採用最新的Tensorflow × Keras版本 ☆Keras創始者親筆之作，以自身經驗分享深度學習的門道 ☆從做中學，各章皆搭配豐富專案實作，不會只是紙上談兵 ☆延續第一版的紮實基礎內容，新增了當前最熱門的技術，讓讀者可以更上一層樓 ■卷積神經網路 ■殘差連接 ■變分自編碼器(VAE) ■self-attention機制
■Transformer架構 ■KerasTuner超參數調校 ■模型集成 ■混合精度訓練 等等 ☆本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容 重磅推薦 「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」——鴻海研究院執行長 李維斌 「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出
身如我輩的學習門檻。」——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲 「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶 「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸可以參與這場盛事， 也謝謝您的關注。」——華實智造科技有限公司數據長 黃逸華
公車停靠站之駕駛行為分析系統設計
為了解決tensorflow中文 的問題，作者蔡昀築 這樣論述：
內政部警政署統計資料顯示大客車的肇事率及傷亡率一直遠高於小客車，且肇事原因有九成以上為駕駛人過失，由此可推斷駕駛人行為在交通安全是一個非常需要被重視的議題。當前與大客車駕駛行為分析相關的研究大多針對國道客運的駕駛，較少針對市區公車的駕駛。然而，市區公車在進出站位時，可能因未注意而擦撞停放於路邊的汽車，抑或是未看見視野盲區內的機車行人而發生碰撞及輾壓等事故，因此在公車站牌附近發生的交通事故也是不容忽視的。本論文提出一套市區公車進出站位時的駕駛行為分析評分系統，用以評斷公車司機的駕駛行為是否優良。本研究透過市區公車既有的多個行車記錄器影像以及全球衛星定位系統資訊分析公車駕駛人進出站時的駕駛行為，
利用三種不同的深度學習網路架構進行四種駕駛行為項目的風險分級，其中包含：進站車速、進站及出站之駕駛頭部擺動察看車況的次數、公車停靠站位時與道路邊界的距離，藉由評估這四種項目的風險等級建立駕駛進出站行為之風險等級評分表。最後為了驗證本系統之可行性，透過對專業人員進行問卷調查，本論文所設計的評分量表結果與問卷結果相符。