1.效果
2.專案相關
3.缺點1.什麼是深度學習
2.訓練和測試：
3.總結：深度學習到底是怎麼學習的呢？我們可以看見我們的訓練資料是經過人的處理的，那麼深度學習的過程就是將人的處理過程固化到我們的神經網路中，最終讓神經網路來代替人工處理的過程。
4.上面只是介紹深度學習的基本流程，如果要更深入的了解可以看這篇部落格
2.什麼是神經網路
我們在上一節中說到了，最終人處理資料的過程通過我們的訓練被固化到神經網路中去了。下面我會簡單介紹一下前面說到的神經網路。
2.解釋一下y = x * w1 * w2：
3.訓練y = x * w1 * w2的過程以人做對比就相當於：我們有一堆給乙個啥也不懂的小孩看，剛開始他肯定輸出的結果都是錯的，但是我們只要每次糾正一下他的錯誤，那麼他腦袋中的神經元(w)就會不斷的修改然後識別的準確率不斷提高。
這一節將會介紹如何在android中使用已經訓練好的神經網路1.開始
本篇文章中，我只會以乙個demo為例子進行講解，前面提到的myphotoshop專案會另起乙個專題進行剖析。2.引入tensorflow：compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'
2.tensorflow中的概念
3.demo**講解
我們本次demo中只涉及tensorflow在android中神經網路模型的使用，並不涉及訓練的過程。原因有兩個：1.移動端並不適合訓練神經網路2.tensorflow for android沒有訓練的api。
4.注意點
在android中執行乙個已經訓練好的神經網路還是比較簡單的，只要知道了輸入輸出，就像執行乙個普通的函式那麼簡單。至於如何去訓練乙個神經網路，那就是另外的故事了，可以關注我的我學機器學習文集！裡面會持續更新我學習機器學習的心得和體會。
如何快速入門深度學習
深度學習發展至今已然有幾個年頭了，上個世紀九十年代的美國銀行率先使用深度學習技術做為手寫字型識別，但深度學習的驚豔登場並沒有留住它一時的輝煌，直到2012年深度學習這個領域才開始漸入人們的眼簾。可以說我們現在擁有著絕佳的學習機會，世界頂級的會的議 各大資料庫公開的資料來源以及開源的力量已經讓我們站在...
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Android平台的深度學習模型載入
經實驗，得到如下結果 1 android通過opencv的dnn模組，可以載入caffe模型，但載入tf onnx pt失敗 vs中通過opencv的dnn模組載入模型，相同結果。2 centernet的pth模型轉為pt模型，android中通過pytorch.module載入失敗。3 andro...