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1 W: _% u% ?6 r. RJava视频教程目录：

第26节: 手动实现超参数搜索案例.mp4
* u& l; k8 a, R8 }6 a第27节: 用sklearn封装keras模型.mp4
第28节: 用sklearn超参数搜索.mp4
第29节: 基础API介绍.mp4
第30节: tf.constant.mp4
, q3 G' d8 B; @! z第31节: tf.strings与ragged_tensor.mp4
第32节: sparse_tensor与tf.Variable.mp4
$ T# [" L0 Y5 l; t. w+ x- g5 X第33节: 自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4
0 h! W; R, ~1 v/ Z! f( s第34节: 使子类与lambda分别自定义层次.mp4
/ `9 t" l! V, u8 l) `( o; ^第35节: tf.function函数转换.mp4
: b4 g3 s/ Z# y1 c/ V  m第36节: @tf.function函数转换.mp4
" q( F% x3 L5 {, j8 `8 O) g第37节: 函数签名与图结构.mp4
第38节: 近似求导.mp4
. D8 a1 z, n- e【Java自学网 www.javazx.com】
( N! o4 e6 h: ~9 M第39节: tf.GradientTape基本使用方法.mp4
1 x! U: {( b- |  M第40节: tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4
8 x0 {4 s- K3 U8 L* l* f2 }5 z第41节: 其它常用API介绍.mp4
9 _9 i( I5 n, P! o* k: s& z第42节: 调用data_API.mp4
$ E' }/ K6 I2 S* g( P1 h3 W* R! l第43节: 调用tf_data.mp4
5 y8 X3 p) J& x/ o- h第44节: 生成csv文件.mp4
第45节: 调用tf.io.decode_csv工具.mp4
; ]% Y# O& |; h8 e7 p第46节: tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4
第47节: tfrecord API导入.mp4
第48节: 生成tfrecords文件.mp4
6 b  O( T9 |7 X4 E第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp4
第50节: datasetAPI注意事项.mp4
第51节: Estimator介绍.mp4
第52节: 泰坦尼克问题分析.mp4
第53节: feature_column使用.mp4
第54节: keras_to_estimator.mp4
第55节: 预定义estimator使用.mp4
7 b# r( M4 {5 j1 f+ Z第56节: 交叉特征.mp4
" d4 l+ V+ g6 O0 }) _& T" c第57节: TF1.0引入.mp4
8 b/ d) H2 Y9 U/ a8 @第58节: TF1.0计算图构建.mp4
第59节: TF1.0模型训练.mp4
第60节: TF1_dataset使用.mp4
" m7 y  J$ p1 y: I" y' j1 F5 B第61节: TF1_自定义estimator.mp4
第62节: API改动升级与课程总结.mp4
5 s9 L/ b8 [6 ~5 M4 o1 x( {' J第63节: 卷积神经网络引入与总体结构.mp4
第64节: 卷积解决的问题.mp4
0 u) ?7 f1 w; e; w第65节: 卷积的计算.mp4
5 b& u* |* w* u4 i# c第66节: 池化操作.mp4
第67节: 卷积神经网络.mp4
第68节: 深度可分离卷积网络.mp4
第69节: 深度可分离卷积网络.mp4
% m5 K: \$ V8 \* D3 X( _( K第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4
第71节: Keras_generator读取数据.mp4
第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4
第73节: 10monkeys模型微调.mp4
9 s/ @$ |. M! @8 Y第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4
( e5 E0 E/ Y: S. T4 N第75节: 模型训练与预测.mp4
" Q" s. K( J; e, e5 G第76节: 章节总结.mp4
第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp4
第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp4
第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp4
第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp4
第81节: 循环神经网络文本分类.mp4
第82节: 文本生成之数据处理.mp4
第83节: 文本生成之构建模型.mp4
第84节: 文本生成之采样生成文本.mp4
第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4
第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp4
第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts
第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts
第89节: 章节总结.ts
! r2 |( X" x2 p" H第90节: 课程引入与GPU设置.mp4
/ D* [6 B: c2 \8 G6 v! t第91节: GPU默认设置.mp4
& b" C$ j7 g6 D* O第92节: 内存增长和虚拟设备.mp4
9 h; \9 k# m# C) f- l第93节: GPU手动设置.mp4
第94节: 分布式策略.mp4
/ N2 [! k& K- _# L* E. r. {第95节: keras分布式.mp4
第96节: estimator分布式.mp4
第97节: 自定义流程.mp4
第98节: 分布式自定义流程.mp4
第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts
9 e. I8 N0 R+ c  c7 Z9 c. y第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts
第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts
第102节: 签名函数转化为SavedModel.ts
第103节: 签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.ts
% E* k: m- Y: C; r' u# ^第104节: tflite保存与解释与量化.ts
$ {4 R! f7 M5 _: V第105节: 本章总结.mp4
5 y5 q' _+ I- D: }+ [) L第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp4
" V! T& a/ j9 }  i5 V. B- Y第107节: Android部署模型与总结.mp4
第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts
, q$ W8 H) @  Y+ B' N第109节: 数据预处理理与读取.ts
第110节: 数据id化与dataset生成.ts
/ \$ C: I( J- o- d( E( K$ S第111节: Encoder构建.ts
' B6 f+ u' Q$ a第112节: attention构建.ts
第113节: Decoder构建.ts
7 _! W" O# F$ |5 }* |( Y' x9 U第114节: 损失函数与单步训练函数.ts
' f* R9 o3 `2 m, j! D0 m8 }第115节: 模型训练.ts
4 ]: O3 `, y5 \第116节: 模型预测实现.ts
) x$ g/ E# r9 e第117节: 样例例分析与总结.ts
第118节: Transformer模型总体架构.ts
第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts
: G4 S1 U( o2 y4 v; ?  n7 \第120节: 多头注意力与位置编码.ts
第121节: Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts
; v% s" h5 S$ M6 ~4 y第122节: 数据预处理与dataset生成.ts
第123节: 位置编码.ts
: r+ m0 X( m: E' X/ a$ i" W第124节: mask构建.ts
第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts
% n: S* X5 q: C& _" n第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts
第127节: 多头注意力机制实现.ts
第128节: feedforward层次实现.ts
第129节: EncoderLayer.ts
第130节: DecoderLayer.ts
第131节: EncoderModel.ts
6 w* j2 k, U' H第132节: DecoderModel.ts
2 e  K4 f0 J' h: U8 m6 v0 {第133节: Transformer.ts
8 \2 \. `! W& N" p  }. M第134节: 自定义学习率.ts
% \# Z/ N" b1 p第135节: Mask创建与使用.ts
; i  x+ t7 E/ {, n, \; o. p% W' b第136节: 模型训练.ts
第137节: 模型预测实现.ts
第138节: attention可视化.ts
第139节: 案例展示.mp4
第140节: 如何学习更多模型[完].mp4
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谢谢楼主分享

xbao0076

好好学习下

tony21hbb

想得开，也就那么一回事；想不开，什么都是事。TensorFlow2.0深度解析从原理到应用视频教程

joraboy328

very goooooood

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