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集数合计：140节[javazx.com]
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0 p7 d0 M! J+ U; a1 `Java视频教程详情描述： ( b: l4 e4 @ {
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 % U9 N: ~( T8 k" p6 l* M
2 F8 g* _. ?3 M0 f: E* TJava视频教程目录：
) u/ P# p4 z7 N2 O+ v8 I z/ q
2 A6 }3 u. c9 r7 M- B R6 x2 Y
第26节: 手动实现超参数搜索案例.mp4# s+ U/ ~9 I$ Y3 D+ w
第27节: 用sklearn封装keras模型.mp4* j0 x" l) t+ ~/ b
第28节: 用sklearn超参数搜索.mp4, ^3 \" _. C1 u1 T( o7 g% I- G8 j
第29节: 基础API介绍.mp40 k* A, X1 }' y' O
第30节: tf.constant.mp4
4 s$ y# c3 B! R. b' m6 P第31节: tf.strings与ragged_tensor.mp4
2 E4 K1 J% x' H& [6 g/ a第32节: sparse_tensor与tf.Variable.mp40 {; {6 }- n8 s6 T
第33节: 自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4
% l7 b4 C- v' C第34节: 使子类与lambda分别自定义层次.mp4
0 b7 y& z: a( F7 j0 s( p, X4 C Z第35节: tf.function函数转换.mp4
, b0 Q6 X* v/ a+ M2 _第36节: @tf.function函数转换.mp4( \$ a/ S/ c$ \" O/ p2 z7 [
第37节: 函数签名与图结构.mp47 U8 k" |( P* F7 j9 A. N& V
第38节: 近似求导.mp4
6 M$ n9 g% u! s9 U3 a5 `【Java自学网 www.javazx.com】
, H8 y( z$ S! w8 d: _. z3 P: e第39节: tf.GradientTape基本使用方法.mp48 ~! `/ }$ c' k
第40节: tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4( K+ S: E! G* e; \$ P: G
第41节: 其它常用API介绍.mp4
% Z/ g' O; j( p e第42节: 调用data_API.mp4" P& d: I: k3 \7 B' H0 ~6 D
第43节: 调用tf_data.mp4
, S: c' O* ^! B- j第44节: 生成csv文件.mp4
9 P) ]4 ?& r% q/ D第45节: 调用tf.io.decode_csv工具.mp4
- U1 j! [( G7 C# O0 J第46节: tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4: @ I* e' S m
第47节: tfrecord API导入.mp4
2 F( P. c" Q" _' c& B第48节: 生成tfrecords文件.mp4# E0 B: U0 ^9 i, h8 ?
第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp4 O1 ~! r1 g2 }8 ^
第50节: datasetAPI注意事项.mp4
2 C" Y# m2 J) j, ~) _# Y第51节: Estimator介绍.mp4
% H! n' m3 `* H* l7 T! e第52节: 泰坦尼克问题分析.mp4
% C" K6 G8 J: f2 i5 K! u第53节: feature_column使用.mp4& n4 j) Y. {( o- X3 P- \6 u
第54节: keras_to_estimator.mp4/ L K8 N' ?4 F
第55节: 预定义estimator使用.mp47 \1 ] W. j' _) C
第56节: 交叉特征.mp4 \" |8 }- u: B; V& L6 q
第57节: TF1.0引入.mp4/ w/ }/ W: {4 R! y" W% ]
第58节: TF1.0计算图构建.mp4
1 ]& b9 Q6 F6 v; D" n第59节: TF1.0模型训练.mp4
, A4 i: Q0 Z4 h0 B8 k, C4 |第60节: TF1_dataset使用.mp46 D1 x# e( G0 o0 s: I
第61节: TF1_自定义estimator.mp4* D2 o8 o. l& H( {7 C5 M" v: V
第62节: API改动升级与课程总结.mp49 |9 R0 I' i! v V7 m+ C
第63节: 卷积神经网络引入与总体结构.mp4
3 w) W$ X5 a. C6 V4 L2 i第64节: 卷积解决的问题.mp4# y* G* w% c3 E
第65节: 卷积的计算.mp4- O, _. h5 i. y$ v! @. E% ]! o
第66节: 池化操作.mp4
: t1 a/ n7 p3 {' D" v+ i) F第67节: 卷积神经网络.mp4
" Z) }: L7 u# ^, |) l b# Y第68节: 深度可分离卷积网络.mp4+ U- x6 b7 Q* ~
第69节: 深度可分离卷积网络.mp4
" S; t" c6 K0 a/ x第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4
) o' X z! x8 b第71节: Keras_generator读取数据.mp46 p7 Q& r8 v' W9 g3 T" ]5 V
第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4
6 S; @# a" _: `2 `- P' v) U* o4 S第73节: 10monkeys模型微调.mp4
3 K3 n% _+ ` ~( z7 \, V: ?8 ]第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4
% @- X" J( ?; L- G第75节: 模型训练与预测.mp4
/ c. S/ _/ A. Z& `1 |第76节: 章节总结.mp4
2 G1 Y2 Y4 E7 Z0 `, c第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp4
$ C- p3 A& n) s4 C5 f# _9 x: B! K! p第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp4$ v! ~. V% s4 k6 L. _: R$ v
第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp42 Z( Y$ G5 S* w7 h* L" ?9 U
第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp43 E3 `. @8 R. d$ m: q" J4 {
第81节: 循环神经网络文本分类.mp4
, O9 L! s$ B/ j& J% t7 y) e0 j, N) ?第82节: 文本生成之数据处理.mp4
/ r$ h- W% T- @6 A5 ~5 u第83节: 文本生成之构建模型.mp43 f2 y$ r+ m; \9 C5 O
第84节: 文本生成之采样生成文本.mp4
( W3 Z! W4 x5 Z9 N7 }第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4
; `1 p# z6 [$ o# _+ n& m第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp4
$ p Y3 c+ e. _, Q第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts
8 r7 }5 }# V' H7 R6 {4 ~+ j第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts8 j" [% S# E) r$ S, C- C1 p
第89节: 章节总结.ts
_8 O" O5 g7 k. g) p第90节: 课程引入与GPU设置.mp4
% e6 P- h' i4 L0 `/ @第91节: GPU默认设置.mp4
B! ^7 t4 j# {9 O" a第92节: 内存增长和虚拟设备.mp4
/ ^& N9 J- h3 Z7 G0 u1 s, }% \第93节: GPU手动设置.mp4
m# l+ j9 ^5 }2 _第94节: 分布式策略.mp4
( q# ^6 W( v/ ^$ m' U2 L+ M9 @第95节: keras分布式.mp4
: P# a }8 D! u& e第96节: estimator分布式.mp46 J* V* S, X s) K1 R2 p- y9 U
第97节: 自定义流程.mp4 V4 `" w/ h: S) I
第98节: 分布式自定义流程.mp4
4 o0 k- G2 A0 B9 z: ~第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts
/ u* U; x$ |) |! n1 Z第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts
3 }- w& ~/ }7 J2 d) G4 W# w第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts9 K5 q/ S0 Q# ?* s1 u$ k
第102节: 签名函数转化为SavedModel.ts
( R3 m: ^) \7 x# B! _第103节: 签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.ts. e9 s X2 f8 u' T, ?6 r
第104节: tflite保存与解释与量化.ts
7 u/ B( I& U$ }6 N第105节: 本章总结.mp4% m8 i& y9 Q2 i: O
第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp47 E" I3 E* g* V$ u. p; O
第107节: Android部署模型与总结.mp4' n/ N E/ q" o
第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts( {0 X- X, a% B- y4 C8 g7 X0 `) H
第109节: 数据预处理理与读取.ts
# h+ F2 T' d) m# j$ z, u4 ?第110节: 数据id化与dataset生成.ts# _ m& v4 N" C* v1 k
第111节: Encoder构建.ts
" \, p# o; ~* ]+ ]4 ^+ j第112节: attention构建.ts
( r+ B6 R% x" T4 V l1 O第113节: Decoder构建.ts
9 ?& P; e2 V' v7 `' z. f1 s第114节: 损失函数与单步训练函数.ts- K3 m$ D# j x) x8 k3 t' k) s
第115节: 模型训练.ts+ s- l0 W- ^4 w: h
第116节: 模型预测实现.ts
, ?# P$ L8 z0 ~7 {7 I第117节: 样例例分析与总结.ts) i# O h r: ]4 ^
第118节: Transformer模型总体架构.ts% T, H# G5 C$ z/ f1 t: N9 x
第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts. e6 \8 Z/ L! D8 v+ E$ P" J) e H
第120节: 多头注意力与位置编码.ts
# P' Q. ~/ Z% ~! Z+ `7 U第121节: Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts
8 a0 ?! \5 `: B- S第122节: 数据预处理与dataset生成.ts1 _, e2 \6 |' _' j6 E$ i% s9 E
第123节: 位置编码.ts
- l+ r2 C4 ?. Z2 n; @$ H: Z第124节: mask构建.ts: x* Z1 H. E$ n1 p7 Y. l8 q C1 `
第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts6 Y' y; b! R8 s0 G: d- t. R* p
第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts& r/ j1 t8 b+ C( \# |4 R
第127节: 多头注意力机制实现.ts
3 f& _$ I$ P1 E9 e8 S/ \第128节: feedforward层次实现.ts
7 }% ]! ^( x$ c G4 {第129节: EncoderLayer.ts1 V# X2 _- P( p4 h: v$ [
第130节: DecoderLayer.ts% R' L% s. w1 q
第131节: EncoderModel.ts7 K$ v6 F k Z; L- L+ V% y
第132节: DecoderModel.ts( o! G9 j4 M6 U6 z0 N% J. ^% F
第133节: Transformer.ts
+ B1 E4 M" i- T, ? N9 Q第134节: 自定义学习率.ts
+ m8 v$ e" m& w2 Q& i& i第135节: Mask创建与使用.ts# e P9 r6 o. n, Y, U/ N0 n
第136节: 模型训练.ts( Q" N8 J- Y+ J4 x
第137节: 模型预测实现.ts- u$ R' v, i7 P/ ?
第138节: attention可视化.ts
6 f' R2 Z! K2 B第139节: 案例展示.mp4( |5 I' g2 g4 ` a* A
第140节: 如何学习更多模型[完].mp4
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发表于 2020-4-3 22:58:40
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