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B0730《TensorFlow2.0深度解析从原理到应用视频教程》javazx.com TensorFlow2.0深度解析从原理到应用视频教程 javazx点com java自学网整理
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0 Q2 Q% [5 u% S0 L5 h6 M4 o
# W' C6 Q3 S* K2 r* K* }! |8 E第26节: 手动实现超参数搜索案例.mp4
: S1 v( g4 Z1 f( |" q- |: x第27节: 用sklearn封装keras模型.mp4- A& {& n: ]9 Y* n2 M) b
第28节: 用sklearn超参数搜索.mp4
( }3 |2 q1 z p9 \- x K5 P3 d% V第29节: 基础API介绍.mp4
; j$ c' L7 [, d' j. X第30节: tf.constant.mp4; [+ _: _- V1 K" g" t4 c
第31节: tf.strings与ragged_tensor.mp4
5 M7 \" A+ [& ?- u' w第32节: sparse_tensor与tf.Variable.mp4
6 g8 T+ [3 ^: S; A( U第33节: 自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4
% V( M( U9 @3 p1 `: u, h( M, ~第34节: 使子类与lambda分别自定义层次.mp48 c# e+ a* z3 R# Q2 V* ~2 |6 D
第35节: tf.function函数转换.mp4. F$ Q/ N; z2 Y. f4 }# s
第36节: @tf.function函数转换.mp4( V0 _0 o7 r) Q! e6 ~: g
第37节: 函数签名与图结构.mp49 w1 h. ^" v F7 d. u
第38节: 近似求导.mp40 [/ }) z) Q: v* P
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: P3 [4 t: J7 |, A第39节: tf.GradientTape基本使用方法.mp4+ v) w5 p U4 h5 Z9 |# g
第40节: tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4
- J7 w) n; `0 a4 k% D' S第41节: 其它常用API介绍.mp4
: @+ {' o" F* \' I/ u7 ?第42节: 调用data_API.mp4
/ t/ k$ y- e- G2 ]2 X第43节: 调用tf_data.mp4" Y. G& ?- o0 ]( _7 [* Q( |# Y/ }
第44节: 生成csv文件.mp4
7 {% t. w; v( e! S第45节: 调用tf.io.decode_csv工具.mp4
$ v8 `$ m' k) R1 J3 j* n. _第46节: tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4
) y% Y- m" q# q6 f1 O- t第47节: tfrecord API导入.mp4
! \, w- q# o, h9 _5 s0 d7 Z第48节: 生成tfrecords文件.mp4. v9 x/ X' T, C( R
第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp4
4 D8 J! T8 B: O k3 x3 e6 g第50节: datasetAPI注意事项.mp4; n, ?7 q; O( a) f Y6 u0 f0 H C/ y6 t
第51节: Estimator介绍.mp41 v$ J; K, ]# K9 ^/ b; v. f
第52节: 泰坦尼克问题分析.mp4, z& a& a s- ] V
第53节: feature_column使用.mp4
2 J \9 Y! T8 Q2 g- E: m. g7 C第54节: keras_to_estimator.mp4
% w5 p+ E6 O; }. t3 ?# x第55节: 预定义estimator使用.mp4) \4 j7 q8 m# Z$ A
第56节: 交叉特征.mp4
. [4 M) x) E7 [# D! ]) B3 P3 |第57节: TF1.0引入.mp4
& ^$ n4 w! N! T3 r: ^第58节: TF1.0计算图构建.mp4
0 `; z+ z0 f) W3 n9 y第59节: TF1.0模型训练.mp4
6 W" z" }+ }: I# j* {第60节: TF1_dataset使用.mp4
% R9 v$ i/ ^0 D, u' p6 y9 c- A5 p- C第61节: TF1_自定义estimator.mp4
; \. A; w2 x7 D$ a4 C第62节: API改动升级与课程总结.mp4
: C5 O3 o" q0 P n$ n3 t第63节: 卷积神经网络引入与总体结构.mp4
- X2 c# l% H* u" E第64节: 卷积解决的问题.mp4+ c, `$ u# L- t1 k& d. D
第65节: 卷积的计算.mp4
. d0 G e( `9 v+ ]第66节: 池化操作.mp46 l6 z) v% X' [7 ^6 C- ^0 Q
第67节: 卷积神经网络.mp4/ c$ ?5 j/ W% u1 I& P6 g- S5 N
第68节: 深度可分离卷积网络.mp4* r1 U' C$ ^9 a- D* _5 A
第69节: 深度可分离卷积网络.mp4+ {' o/ B4 p8 b5 X7 p3 g) T
第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4
% s2 s3 j* n8 g第71节: Keras_generator读取数据.mp4
( Z# D, S1 @( c# v; P, r$ |第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4
" v Z) U7 L2 Z' D |5 P* \( ^第73节: 10monkeys模型微调.mp47 ?1 v4 {; X) Y
第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4
, F+ E& s% A! ?第75节: 模型训练与预测.mp42 U7 f. p, t, k/ u1 W5 K
第76节: 章节总结.mp47 h* Z4 |) g& I5 ^% E) ]
第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp4
' i, k+ }* U! z* I! `, \! Z第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp4 p2 y, S @ B- S/ T
第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp4
' |9 ~7 j1 Q- D8 ]7 Z. V6 l" U第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp4' s _, ~3 m. t# n0 c0 u# G# E
第81节: 循环神经网络文本分类.mp4% t7 _6 M4 E% w8 ]& x6 E/ K
第82节: 文本生成之数据处理.mp4+ S5 e3 J3 T% R/ q, T7 r0 ]2 q5 p& A
第83节: 文本生成之构建模型.mp4
3 M! Z1 t- f( R! H第84节: 文本生成之采样生成文本.mp4
4 w+ z# H9 J3 ^& n+ P第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4
$ V2 J. j- Q! |第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp4
$ A8 O% c- H7 I. R) e7 H第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts
) d, ]1 a( ~4 h5 O第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts2 F( U+ `" E4 ^4 l$ x
第89节: 章节总结.ts6 B) f. `3 q' M3 @/ ^
第90节: 课程引入与GPU设置.mp4, R/ D" I# y; O d- D t
第91节: GPU默认设置.mp4+ O8 J5 Y3 D% @' y+ i! [1 X2 q. I
第92节: 内存增长和虚拟设备.mp43 }; O' j$ i) L4 k5 O& y5 L7 N) l
第93节: GPU手动设置.mp49 V! ^5 K) i7 g' K [+ D
第94节: 分布式策略.mp43 W4 R0 k0 c0 p! A" S; W
第95节: keras分布式.mp4
t" | V7 Z% ~& x第96节: estimator分布式.mp4
) U$ N9 S9 ~! \4 o+ l' B$ n; q2 P第97节: 自定义流程.mp41 \ q. i* `% p, b; n
第98节: 分布式自定义流程.mp4
l! b! e8 m# B+ E2 e. q第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts1 Z" ~& g ?! P, ~/ U9 z% h
第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts7 B" ^3 o, \2 D2 G
第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts: v- v T2 w! |! o; u
第102节: 签名函数转化为SavedModel.ts
; Y( w- q. N: }0 a% o第103节: 签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.ts) b9 \. x6 L: p% `) F( k' _
第104节: tflite保存与解释与量化.ts/ i* d Z& \ H/ |3 r9 Y4 ]3 j9 y4 _
第105节: 本章总结.mp40 ~' `9 Q$ k, V' d
第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp4- Q, V5 k1 {: ?$ E3 L5 C( N
第107节: Android部署模型与总结.mp4, K! u$ Y* n0 E* O* f
第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts
. Q2 U D( X* Z) P第109节: 数据预处理理与读取.ts6 o3 W* \3 ^# l; V( d! b
第110节: 数据id化与dataset生成.ts; @) ~) ? Z6 d! P# `( R7 L, i
第111节: Encoder构建.ts
) j! @: J9 \: @7 ? e3 \第112节: attention构建.ts- x% X. t6 }( D3 R7 Q: Y
第113节: Decoder构建.ts9 W& H* F+ ^& k, W' S8 k% ]* E
第114节: 损失函数与单步训练函数.ts
/ D, o+ t; A# h7 J' W3 }第115节: 模型训练.ts
2 ^; ~9 `, x6 b2 S3 ]' ~7 a第116节: 模型预测实现.ts) P8 R2 S- s1 l- ?
第117节: 样例例分析与总结.ts$ ~& W: x2 u7 V- y. p9 P
第118节: Transformer模型总体架构.ts ?: J8 b0 b7 S5 P% W8 c- V/ ^
第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts
2 _) O# k4 n, W+ |5 a( w第120节: 多头注意力与位置编码.ts: y. J" i, B; y5 z, ^* e
第121节: Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts4 r* M% i m, C; z0 e6 U$ _
第122节: 数据预处理与dataset生成.ts
0 a$ e( Z6 ~) d- a% T1 T; b7 b第123节: 位置编码.ts4 h" |5 A2 l9 ^9 I _+ N' g
第124节: mask构建.ts- ?; } T. |( h
第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts. } y: |6 `+ p, c
第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts
- b/ i0 Q6 ]0 l( L第127节: 多头注意力机制实现.ts
7 l3 }( M: v, `2 l1 t第128节: feedforward层次实现.ts
; k" k9 N0 N! T第129节: EncoderLayer.ts" I8 d. h& Y6 \) S+ t3 s3 E
第130节: DecoderLayer.ts/ n- @1 V0 w4 N6 D% R
第131节: EncoderModel.ts
: i& @4 U# L8 K2 q% ?第132节: DecoderModel.ts
/ v+ x0 X x. W1 m8 v第133节: Transformer.ts
' e, |: }% d1 l. J3 j4 w6 w# D第134节: 自定义学习率.ts v9 D; Y( g, c0 J5 ~; ]3 E
第135节: Mask创建与使用.ts
& j F" d; R9 {- J( `$ k$ _4 w. l第136节: 模型训练.ts
4 Q* |6 F2 l N, n) D7 u9 i第137节: 模型预测实现.ts/ Y1 F8 Q% b# F p: Y$ |$ n
第138节: attention可视化.ts* ?0 D1 l& H1 ~4 g, f, ` F; r
第139节: 案例展示.mp4 A, Q4 D2 n. D# e8 j$ e5 M3 M
第140节: 如何学习更多模型[完].mp41 A0 `$ J6 a5 v9 j
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