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('Google工程师亲授 Tensorflow2.0-入门到进阶',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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  • TA的每日心情

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2021-5-28 04:21:44 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    目录:
    第1章Tensorflow简介与环境搭建
    本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特忄生。并在Tensorflow1.0、pytorch、Tensorflow2.0之间做了对比。最后通过实战讲解了在Googlecloud和AWS两个平台上的环境配置。
    1-1课程导学
    1-2Tensorflow是什么
    1-3Tensorflow版本变迁与tf1.0架构
    1-4Tensorflow2.0架构
    1-5Tensorflow&pytorch比较
    1-6Tensorflow环境配置
    1-7Google_cloud无GPU环境搭建
    1-8Google_cloud_远程jupyter_notebook配置
    1-9Google_cloud_gpu_tensorflow配置
    1-10Google_cloud_gpu_tensorflow镜像配置
    1-11AWS云平台环境配置
    第2章Tensorflowkeras实战
    本门课程的基础章节,详细介绍了如何使用tf.keras进行模型的搭建以及大量的深度学习的理论知识。理论知识包括分类问题、回归问题、损失函数、神经网络、激活函数、dropout、批归一化、深度神经网络、Wide&Deep模型、密集特征、稀疏特征、超参数搜索等及其在图像分类、房价预测上的实现。...
    2-1tfkeras简介
    2-2分类回归与目标函数
    2-3实战分类模型之数据读取与展示
    2-4实战分类模型之模型构建
    2-5实战分类模型之数据归一化
    2-6实战回调函数
    2-7实战回归模型
    2-8神经网络讲解
    2-9实战深度神经网络
    2-10实战批归一化、激活函数、dropout
    2-11wide_deep模型
    2-12函数API实现wide&deep模型
    2-13子类API实现wide&deep模型
    2-14wide&deep模型的多输入与多输出实战
    2-15超参数搜索
    2-16手动实现超参数搜索实战
    2-17实战sklearn封装keras模型
    2-18实战sklearn超参数搜索
    第3章Tensorflow基础API使用
    接上一节课中使用高级抽象的APItf.keras搭建模型,本节课则介绍了基础的API来方便大家更加灵活的定义和使用模型。课程内容包括tensorflow基础数据类型、自定义模型和损失函数、自定义求导、tf.function、图结构等以及其在图像分类、房价预测上的实现。...
    3-1tf基础API引入
    3-2实战tf.constant
    3-3实战tf.strings与raggedtensor
    3-4实战sparsetensor与tf.Variable
    3-5实战自定义损失函数与DenseLayer回顾
    3-6使子类与lambda分别实战自定义层次
    3-7tf.function函数转换
    3-8@tf.function函数转换
    3-9函数签名与图结构
    3-10近似求导
    3-11tf.GradientTape基本使用方法
    3-12tf.GradientTape与tf.keras结合使用
    3-13章节总结
    第4章Tensorflowdataset使用
    介绍Tensorflowdataset空间下API的使用,datasetAPI主要用于读取数据。本届课程通过在房价预测问题上的实战详细的介绍如何使用tf.dataset读取csv文件和tfrecord文件。
    4-1data_API引入
    4-2tf_data基础API使用
    4-3生成csv文件
    4-4tf.io.decode_csv使用
    4-5tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用
    4-6tfrecord基础API使用
    4-7生成tfrecords文件
    4-8tf.data读取tfrecord文件并与tf.keras结合使用
    4-9章节总结
    第5章TensorflowEstimator使用与tf1.0
    本节课分为两部分,第一部分介绍tensorflow中estimator和特征列的API的使用,estimator是和keras平级的用于模型抽象的高级API,会使用泰坦尼克生存预测项目来详细的讲解特征抽取和estimator使用。学习完以上的基础知识后,在第二部分中会讲解tf1.0的知识点来方便大家对比2.0与1.0的区别。...
    5-1课程引入
    5-2泰坦尼克问题引入分析
    5-3feature_column使用
    5-5预定义estimator使用
    5-6交叉特征实战
    5-7TF1.0引入
    5-8TF1.0计算图构建
    5-9TF1.0模型训练
    5-10TF1_dataset使用
    5-11TF1_自定义estimator
    5-12API改动升级与课程总结
    第6章卷积神经网络
    本节课程依托图像分类与两个Kaggle数据集项目,主要讲解卷积神经网络,包括卷积、池化、卷积网络、数据增强、迁移学习等知识。详细的讲解了卷积操作的过程。同时还对如何使用Kaggle平台上的GPU进行的讲解。
    6-1卷积神经网络引入与总体结构
    6-2卷积解决的问题
    6-3卷积的计算
    6-4池化操作
    6-5卷积神经网络实战
    6-6深度可分离卷积网络
    6-7深度可分离卷积网络实战
    6-8Kaggle平台与10monkeys数据集介绍
    6-9Kerasgenerator读取数据
    6-1010monkeys基础模型搭建与训练
    6-1110monkeys模型微调
    6-12kerasgenerator读取cifar10数据集
    6-13模型训练与预测
    6-14章节总结
    第7章循环神经网络
    本节课程依托文本分类和文本生成两个项目,对序列式问题、循环神经网络、LSTM、双向LSTM等模型进行了详细的讲解和实战。
    7-1循环神经网络引入与embedding
    7-2数据集载入与构建词表索引
    7-3数据padding、模型构建与训练
    7-4序列式问题与循环神经网络
    7-5循环神经网络实战文本分类
    7-6文本生成之数据处理
    7-7文本生成实战之构建模型
    7-8文本生成实战之采样生成文本
    7-9LSTM长短期记忆网络
    7-10LSTM文本分类与文本生成实战
    第8章Tensorflow分布式
    本节课程依托图像分类项目,对tensorflow框架中的分布式原理和策略进行了详细的讲解,并在实战中予以实现。尤其是对参数服务器的分布式的并行架构进行详细的阐述。
    8-1课程引入与GPU设置
    8-2GPU默认设置
    8-3内存增长和虚拟设备实战
    8-4GPU手动设置实战
    8-5分布式策略
    8-6keras分布式实战
    8-7estimator分布式实战
    第9章Tensorflow模型保存与部署
    本节课程依托图像分类项目,对tensorflow模型和部署进行了详细的讲解,包括普通的模型保存、tflite的使用、模型的android的部署、在js上的部署等以及对应的实战。


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    海!外直播 v.ht/27777 禁闻视频 v.ht/999uu 好多年前,我在上海本地某论坛混的时候,去过那个网站,整整一层楼面办公的都是管理员,专门删贴的。网络是智力密集型行业,在中国却是劳动力密集型的。   发表于 2023-6-7 02:41
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  • TA的每日心情
    难过
    2023-9-18 22:50
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    发表于 2021-10-24 13:50:32 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情

    2023-6-24 10:24
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    [LV.6]常住居民II

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    发表于 2023-6-6 21:09:05 | 显示全部楼层
    么有分,谁能送我点积分啊::>_<::
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