SciSharp机器学习库实用示例源码下载

【实例简介】
SciSharp STACK示例集合
本仓库包含了许多使用SciSharp机器学习库编写的实用示例。如果您还不知道如何使用.NET进行深度学习，从这些示例开始是您的最佳选择。

环境要求：

• .NET Core 5.0
• Visual Studio 2019 或 Visual Studio Code

在shell中运行特定示例：

:: 运行源码中的所有示例
dotnet run --project src/TensorFlowNET.Examples

:: 运行特定示例
dotnet run --project src/TensorFlowNET.Examples -ex "Linear Regression (Graph)"

:: 在编译好的库中运行
dotnet TensorFlowNET.Examples.dll -ex "MNIST CNN (Eager)"

示例涵盖多个领域，包括基础模型、神经网络、自然语言处理和时间序列等，为.NET社区带来更丰富的深度学习资源。
【实例截图】
【核心代码】
文件清单
└── SciSharp-Stack-Examples-47bc2bf8436afd980bd8e824386d7d6a44f8307e
    ├── data
    │   ├── classes
    │   │   ├── coco.names
    │   │   └── voc.names
    │   ├── data_CnnInYourOwnData.zip
    │   ├── images
    │   │   ├── cars.jpg
    │   │   └── eagle.jpg
    │   └── imdb.zip
    ├── Debugging.sln
    ├── Directory.Build.props
    ├── graph_meta
    │   ├── att_rnn_untrained.meta
    │   ├── char_cnn_untrained.meta
    │   ├── cond_test.meta
    │   ├── InceptionV3.meta
    │   ├── kmeans.meta
    │   ├── lstm_crf_ner.meta
    │   ├── rcnn_untrained.meta
    │   ├── README.md
    │   ├── vd_cnn.meta
    │   ├── word2vec.meta
    │   ├── word_cnn.meta
    │   ├── word_cnn_untrained.meta
    │   ├── word_rnn_untrained.meta
    │   ├── xor.meta
    │   └── yolov3.meta
    ├── LICENSE
    ├── python-examples.sln
    ├── README.md
    ├── SciSharp STACK Examples.sln
    └── src
        ├── python
        │   ├── binary_text_classification.py
        │   ├── linear_regression.py
        │   ├── logistic_regression.py
        │   ├── meta_graph.py
        │   ├── minst_lstm.py
        │   ├── minst_rnn.py
        │   ├── mnist_cnn.py
        │   └── neural_network.py
        ├── SciSharp.WebApi
        │   ├── appsettings.Development.json
        │   ├── appsettings.json
        │   ├── Controllers
        │   │   └── ImageClassificationController.cs
        │   ├── Program.cs
        │   ├── SciSharp.WebApi.csproj
        │   └── Services
        │       └── ImageClassificationService.cs
        ├── SharpCV.Examples
        │   ├── CameraCapture.cs
        │   ├── InferingInTensorflow.cs
        │   ├── Program.cs
        │   └── SharpCV.Examples.csproj
        ├── tensorflow2.x-python-tutorial
        │   ├── autograph.py
        │   ├── basic-operations.py
        │   ├── binary-text-classification.py
        │   ├── classify_text_with_bert.py
        │   ├── convolutional_network.py
        │   ├── convolutional_network_raw.py
        │   ├── dcgan.py
        │   ├── GradientTape.py
        │   ├── hello-world.py
        │   ├── image_classification.py
        │   ├── keras-lambda.py
        │   ├── keras_mnist.py
        │   ├── keras-model-save.py
        │   ├── keras_resnet.py
        │   ├── linear_regression_keras.py
        │   ├── linear_regression.py
        │   ├── logistic_regression.py
        │   ├── MapDataset.py
        │   ├── ner-keras.py
        │   ├── neural_network.py
        │   ├── opencvtest.py
        │   ├── predict_fuel_efficiency.py
        │   ├── recurrent_network.py
        │   ├── tensorflow2.x-tutorial.pyproj
        │   ├── text.py
        │   ├── transfer-learning.py
        │   ├── transformer.py
        │   └── xor.py
        ├── TensorFlowNET.Examples
        │   ├── AudioProcessing
        │   │   └── README.md
        │   ├── BasicEagerApi.cs
        │   ├── BasicModels
        │   │   ├── KMeansClustering.cs
        │   │   ├── LinearRegression.cs
        │   │   ├── LinearRegressionEager.cs
        │   │   ├── LinearRegressionKeras.cs
        │   │   ├── LogisticRegression.cs
        │   │   ├── LogisticRegressionEager.cs
        │   │   ├── LogisticRegressionKeras.cs
        │   │   ├── NaiveBayesClassifier.cs
        │   │   └── NearestNeighbor.cs
        │   ├── BasicOperations.cs
        │   ├── Converting
        │   │   └── ConvertTensorflowModelToOpenCv.cs
        │   ├── ExampleConfig.cs
        │   ├── GAN
        │   │   └── MnistGAN.cs
        │   ├── HelloWorld.cs
        │   ├── IExample.cs
        │   ├── ImageProcessing
        │   │   ├── CnnInYourOwnData.cs
        │   │   ├── DigitRecognitionCNN.cs
        │   │   ├── DigitRecognitionCnnEager.cs
        │   │   ├── DigitRecognitionLSTM.cs
        │   │   ├── DigitRecognitionNN.cs
        │   │   ├── DigitRecognitionRNN.cs
        │   │   ├── DigitRecognitionRnnKeras.cs
        │   │   ├── ImageBackgroundRemoval.cs
        │   │   ├── ImageClassificationKeras.cs
        │   │   ├── ImageRecognitionInception.cs
        │   │   ├── InceptionArchGoogLeNet.cs
        │   │   ├── MnistCnnKerasSubclass.cs
        │   │   ├── MnistFnnKerasFunctional.cs
        │   │   ├── ToyResNet.cs
        │   │   └── TransferLearningWithInceptionV3.cs
        │   ├── Keras.cs
        │   ├── NaturalLanguageProcessing
        │   │   ├── BertClassification.cs
        │   │   ├── BertModel
        │   │   │   ├── BertConfig.cs
        │   │   │   ├── BertMainLayer.cs
        │   │   │   ├── BertTokenizer.cs
        │   │   │   └── IMDBDataProcessor.cs
        │   │   ├── SentimentClassification.cs
        │   │   └── TextGeneration.cs
        │   ├── NeuralNetworks
        │   │   ├── FuelEfficiencyPrediction.cs
        │   │   ├── FullyConnected.cs
        │   │   ├── FullyConnectedEager.cs
        │   │   ├── FullyConnectedInQueue.cs
        │   │   ├── FullyConnectedKeras.cs
        │   │   ├── NeuralNetXor.cs
        │   │   ├── NeuralNetXorEager.cs
        │   │   └── NeuralNetXorKeras.cs
        │   ├── ObjectDetection
        │   │   ├── DetectInMobilenet.cs
        │   │   ├── MnistInYOLOv3.cs
        │   │   └── YoloCoco.cs
        │   ├── Program.cs
        │   ├── SciSharpExample.cs
        │   ├── TensorFlowNET.Examples.csproj
        │   ├── TextProcessing
        │   │   ├── BinaryTextClassification.cs
        │   │   ├── cnn_models
        │   │   │   ├── CharCnn.cs
        │   │   │   ├── ITextModel.cs
        │   │   │   ├── VdCnn.cs
        │   │   │   └── WordCnn.cs
        │   │   ├── CnnTextClassification.cs
        │   │   ├── CnnTextClassificationKeras.cs
        │   │   ├── DataHelpers.cs
        │   │   ├── NamedEntityRecognition.cs
        │   │   ├── NER
        │   │   │   └── LstmCrfNer.cs
        │   │   ├── TextClassificationWithBert.cs
        │   │   └── Word2Vec.cs
        │   ├── TimeSeries
        │   │   └── WeatherPrediction.cs
        │   └── Utility
        │       ├── ArrayShuffling.cs
        │       ├── CoNLLDataset.cs
        │       └── PbtxtParser.cs
        └── TensorFlowNET.Examples.FSharp
            ├── BasicModels
            │   ├── LinearRegressionEager.fs
            │   ├── LinearRegression.fs
            │   ├── LogisticRegressionEager.fs
            │   ├── LogisticRegression.fs
            │   ├── NaiveBayesClassifier.fs
            │   └── NearestNeighbor.fs
            ├── BasicOperations.fs
            ├── FunctionApproximation.fs
            ├── HelloWorld.fs
            ├── ImageProcessing
            │   ├── CnnInYourOwnData.fs
            │   ├── DigitRecognitionCnnEager.fs
            │   ├── DigitRecognitionCNN.fs
            │   ├── ImageClassificationKeras.fs
            │   ├── ImageRecognitionInception.fs
            │   ├── MnistCnnKerasSubclass.fs
            │   ├── MnistFnnKerasFunctional.fs
            │   └── ToyResNet.fs
            ├── NeuralNetworks
            │   ├── FullyConnectedEager.fs
            │   └── FullyConnectedKeras.fs
            ├── Operators.fs
            ├── Program.fs
            ├── SciSharpExample.fs
            └── TensorFlowNET.Examples.FSharp.fsproj

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