|
|
Java视频教程名称： TensorFlow2.0深度解析从原理到应用视频教程 java自学网[javazx.com] TensorFlow2.0视频教程 it教程 Java自学网收集整理 java论坛
5 L8 |. t$ m2 `$ U0 Q/ c) \百度网盘下载链接：; E3 M1 I. }. H0 f
[/hide]密码: vg6h【解压密码：QQ40069106-Rb7b7VFC】* R; g8 n/ f0 [. r/ ]
集数合计：140节[javazx.com]
1 v8 h: k" a& ^ H \6 g; J0 y, i) T! z( F) F4 o4 L
( _! b: y f' B. |
链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：40069106 4 s; O! L: |" L6 i1 p. q
如何获取资源：VIP升级： https://www.javazx.com/thread-10591-1-1.html
' x; ^4 P+ V7 [" U$ |0 IVIP说明： 月度VIP：使用期限30天- q2 [+ N9 v ~3 k) F
年度VIP：使用期限365天
: q0 w( L- | P! @$ h R, {, [ 终身VIP：使用期限永久
2 ^$ \6 ]: _3 f H0 k0 M( L
$ i8 e8 R' E9 F5 R: SJava视频教程详情描述： ( W2 x) q1 Q/ [! M. T1 X; ~' A' t
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
2 k$ C/ t+ }- l9 u
6 ^; U$ r5 x/ |( F% V) ZJava视频教程目录：
* Y6 T* I! T: u1 I3 m
' ?9 w8 s) P& j4 e1 ?
第26节: 手动实现超参数搜索案例.mp4
8 ?+ C1 T8 g& }( `& Z( F6 E, S第27节: 用sklearn封装keras模型.mp4- S* U" s2 L& ]0 b. n
第28节: 用sklearn超参数搜索.mp41 @4 [6 w" E6 f7 a; P
第29节: 基础API介绍.mp4
2 s( t0 l, e& x6 D; O2 Y* X7 n3 T第30节: tf.constant.mp4
6 N( S; e+ a' J& N" M7 \第31节: tf.strings与ragged_tensor.mp4
" V8 Q, Y- E$ }5 p: _# o第32节: sparse_tensor与tf.Variable.mp4
0 m; C# G. W& O9 ^7 q第33节: 自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4
. i; x# F& j( X& l& j* b' C第34节: 使子类与lambda分别自定义层次.mp46 h: O$ D- N# d8 f
第35节: tf.function函数转换.mp4- ^" c3 c) X: Y E' j7 I8 \
第36节: @tf.function函数转换.mp4
1 Z# d0 \6 d- x+ @第37节: 函数签名与图结构.mp40 Y! `$ p/ \- v% w
第38节: 近似求导.mp4
0 m2 [: D4 X* D- x6 b! g! d【Java自学网 www.javazx.com】, m* j8 b5 [+ I3 a- s3 S
第39节: tf.GradientTape基本使用方法.mp44 E# ~7 g/ d4 K2 B/ }
第40节: tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4+ ?. l& J/ r. B. f7 Q
第41节: 其它常用API介绍.mp46 n4 e& \% @; W0 \1 K$ r( o: ]- D
第42节: 调用data_API.mp48 J# h( ]; K0 M& I6 h7 e* i
第43节: 调用tf_data.mp48 G3 x4 h' q' s! A
第44节: 生成csv文件.mp4
. s1 g9 y+ T* ^: K$ [1 b第45节: 调用tf.io.decode_csv工具.mp4* q/ x; Z* d! _
第46节: tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4" G: a' R$ P! W) t+ h7 l
第47节: tfrecord API导入.mp4
! s+ L3 [' G4 {第48节: 生成tfrecords文件.mp4
# Y8 p2 L& B- Z& [0 f3 b第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp4
; p% x! l5 x3 D, }+ w' `第50节: datasetAPI注意事项.mp4" F6 q* c" v4 H$ T4 A. ?
第51节: Estimator介绍.mp4
1 \% {9 F3 q; S* B第52节: 泰坦尼克问题分析.mp4! n# T# O1 J1 {
第53节: feature_column使用.mp4
9 U$ J+ D' r6 s3 e- p第54节: keras_to_estimator.mp4# }; I9 R4 _ E/ q; O, ?
第55节: 预定义estimator使用.mp4
8 j$ y' {2 q( X5 M9 M第56节: 交叉特征.mp4* @" {1 u' S! s9 C
第57节: TF1.0引入.mp4
6 U* C' B6 G4 d0 j; F5 P1 Z; U4 C: Z第58节: TF1.0计算图构建.mp4
0 {. u/ b( W3 r, g0 c" s第59节: TF1.0模型训练.mp4
* o/ |7 `3 ^! z6 w第60节: TF1_dataset使用.mp4
4 i1 S( J" L- j$ B4 R$ g5 I, t第61节: TF1_自定义estimator.mp4+ x# m6 x; _* x* N# m: A7 F: Z, P
第62节: API改动升级与课程总结.mp4
* d, |& J4 m% C2 Z, e x第63节: 卷积神经网络引入与总体结构.mp4
, J/ f6 L2 T3 x4 B- ^7 J第64节: 卷积解决的问题.mp4
. z5 h n4 X9 W/ Y+ e! g; ?% Y q第65节: 卷积的计算.mp4/ {: ?- r+ H! y# \6 I- t
第66节: 池化操作.mp4
% n/ f8 G) h0 f- K6 O7 H3 O9 G/ ?第67节: 卷积神经网络.mp48 C( O4 a! Y" K! Q7 l
第68节: 深度可分离卷积网络.mp4& }1 @: _: d' c" \+ D3 L
第69节: 深度可分离卷积网络.mp4
' j, R& S8 j4 C% x7 W2 v第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4
! G/ s& l' C+ C2 M l第71节: Keras_generator读取数据.mp43 m7 I! n/ D2 s% i( D9 T
第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4( ]- o( k& q: ?" H1 ?, \4 f( O
第73节: 10monkeys模型微调.mp43 }+ k" a5 i8 z( m5 A7 b
第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4% a5 E" b* ]) ~- \& M6 ^
第75节: 模型训练与预测.mp4" [2 f! i! [! a4 u
第76节: 章节总结.mp4
, Z( V6 J/ Q+ {2 Y' p% b第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp43 q4 R% p$ l$ Q" J- R) l6 |
第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp4
/ W ^3 T5 l+ ~% c6 v T第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp4
, p" @: b( w- |9 n第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp4
1 o7 s* y) o" B& R% p8 K第81节: 循环神经网络文本分类.mp4
" j2 \( D0 c8 J第82节: 文本生成之数据处理.mp4
6 r9 d: ?! G6 l* G- v第83节: 文本生成之构建模型.mp4; c' S. @9 b3 z% @; V* `* O
第84节: 文本生成之采样生成文本.mp4
- ]1 N% L# b% X* i% p1 H1 P% U第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4' r- k0 z+ N/ `! u
第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp4
& h3 X/ ^% Z. D. c; z8 u第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts
' ]0 }2 E* y) a& J6 J第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts
/ D9 v7 p! c/ ~9 K9 ]9 Y第89节: 章节总结.ts. O9 |$ n" ~" Y: N
第90节: 课程引入与GPU设置.mp4' s2 }( G+ q1 K9 r; c# i' U
第91节: GPU默认设置.mp4
3 O) V' P) z9 g* }3 ^第92节: 内存增长和虚拟设备.mp4$ }+ m% ]0 j4 F: p) j
第93节: GPU手动设置.mp4
h9 h/ ^& P, d/ \7 K+ {, w1 u第94节: 分布式策略.mp4& X6 X4 B8 W$ G# r6 f% b# Z
第95节: keras分布式.mp4
. I( d* ^# f; h/ ?/ [5 g第96节: estimator分布式.mp4
) ^* Z8 p( r6 M第97节: 自定义流程.mp4
$ [: r: r6 K! C n第98节: 分布式自定义流程.mp44 Q v! z3 K9 s0 u! p7 a" `( }3 P
第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts3 @; X: p# \! O {0 l, x/ U# U) b
第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts1 E0 ] y# D7 H. Q$ O! m
第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts
+ \) ~: a" x: D' l第102节: 签名函数转化为SavedModel.ts
- I6 R( e. w e1 n. M6 F第103节: 签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.ts S( J( A1 C( m( N$ ` R0 m8 d
第104节: tflite保存与解释与量化.ts
# i% @3 T* @+ [+ H第105节: 本章总结.mp49 [8 x I. q1 N. i" g
第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp4
4 ?5 ]# `( g9 u% F, ]第107节: Android部署模型与总结.mp4
. w% r) g: O; W# J# q0 V" ^- V第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts/ s6 [' S) \8 @1 r# U8 y1 l
第109节: 数据预处理理与读取.ts
, Z& }) A1 L5 T. ]/ O第110节: 数据id化与dataset生成.ts
7 B p# V% Q8 h, W& {第111节: Encoder构建.ts- _- I8 F+ O% E
第112节: attention构建.ts
2 t' b3 D" ^5 @" `- ], }第113节: Decoder构建.ts+ w" C6 L& t6 X: J' v/ {7 q( z% K
第114节: 损失函数与单步训练函数.ts1 M4 k3 ]3 I! |6 c8 Y1 F
第115节: 模型训练.ts/ a) V# N2 Z; P1 i& Y; X
第116节: 模型预测实现.ts
, Y# S7 k) j, ?6 X! |第117节: 样例例分析与总结.ts
$ ?( V. r) Y$ E& R s( r5 `/ G% z第118节: Transformer模型总体架构.ts, v% m4 i- e% N
第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts
1 c% @' b+ C7 Y' @- b第120节: 多头注意力与位置编码.ts
/ n6 K5 P# c4 P, A6 y) o, Z第121节: Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts
! D* G2 L3 ~- t0 i- _7 y4 M第122节: 数据预处理与dataset生成.ts- v7 }5 @ G6 @; T
第123节: 位置编码.ts- k5 z3 p3 [, O1 d
第124节: mask构建.ts* [" ]0 l- q8 l: g, m0 E
第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts: {% o( Y0 v0 ? K9 H0 Q+ B
第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts( W( t4 f, \8 M7 l3 |5 M2 K
第127节: 多头注意力机制实现.ts
o6 v6 ~* X- e3 @- o% b2 D' ]+ w, i第128节: feedforward层次实现.ts* P4 I. B3 D' \" u, I# `, P
第129节: EncoderLayer.ts* c/ e" |& ~9 p/ M5 K( a4 l2 i
第130节: DecoderLayer.ts+ a& x' T) p- X; ]% I: }; v
第131节: EncoderModel.ts
7 \! d) F* u/ e) {2 n$ L" P# t第132节: DecoderModel.ts% E7 d6 G1 F) Y7 @) H5 y
第133节: Transformer.ts
5 x* W/ k& n- h/ D1 `第134节: 自定义学习率.ts
1 a! h; W4 k1 P+ Y' ^& t0 k第135节: Mask创建与使用.ts
1 g( K, E+ V B4 c% T第136节: 模型训练.ts' E, Y, k& |8 m) C0 L
第137节: 模型预测实现.ts
) K& ]/ l) D* t: ^ g3 n第138节: attention可视化.ts/ L3 g+ Q8 P5 n. r; |
第139节: 案例展示.mp4- P; c2 l7 l0 W* @% t
第140节: 如何学习更多模型[完].mp4- ]2 V* d" K0 e0 D9 v; P9 E9 V
资料包.rar, X# ^8 [5 o5 A7 _4 Z4 Y
/ I* m: M' C9 i- Y
9 g# O% O P5 u9 \! f& F+ s- p! A) G/ P0 j- R. x. c
1 J: S- k* T; Z: |# _5 g |
|
[复制链接]
发表于 2020-4-3 22:58:40
发表于 2020-4-3 23:15:24
