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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
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" K+ o+ `+ E9 U3 U! u0 P+ R第26节: 手动实现超参数搜索案例.mp4
( s* a8 V* w4 e; r8 {- X第27节: 用sklearn封装keras模型.mp4
Z- g4 F9 m1 w1 H. ^, z, ]' v第28节: 用sklearn超参数搜索.mp4
" \4 V" c( ?# B8 Z/ r% b第29节: 基础API介绍.mp4
- M& E, K5 q) C: k: t第30节: tf.constant.mp4
3 L5 S0 U! V' k* ^/ M# }! }3 T第31节: tf.strings与ragged_tensor.mp4
7 @, a, i W/ Q# w* H3 f' g第32节: sparse_tensor与tf.Variable.mp45 g- L% u; y* `8 m& c z/ \
第33节: 自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4
4 s1 i7 t6 c9 w" O- n! F第34节: 使子类与lambda分别自定义层次.mp44 U V' d. W0 x8 q* Y7 A" E
第35节: tf.function函数转换.mp4
3 ?6 d% y4 T. ^第36节: @tf.function函数转换.mp4
3 r0 k# v& l. @' |第37节: 函数签名与图结构.mp4
: e0 T9 B5 a' K" b. b第38节: 近似求导.mp4/ ~8 @* {8 F8 Z3 }
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) R) w- [7 x6 ?) W6 l( E+ P* _5 s/ C第39节: tf.GradientTape基本使用方法.mp49 o! ` L- c+ m2 g4 Z/ L
第40节: tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4! G- x0 ^8 [( Z( |! g4 _
第41节: 其它常用API介绍.mp4
- H9 N. ^5 w- {4 f1 `8 Z* U* D第42节: 调用data_API.mp4: M! ]- g5 m, ~
第43节: 调用tf_data.mp4
! \+ v. D/ [* ?$ E第44节: 生成csv文件.mp4
1 w8 a8 R8 c# n" j2 x第45节: 调用tf.io.decode_csv工具.mp4
T/ D% @, J8 M: @8 W5 V- {第46节: tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4( C' L7 A' N" i
第47节: tfrecord API导入.mp4
- M8 i& k5 s S5 k! D# F第48节: 生成tfrecords文件.mp4
% z. v) P/ Q8 m2 S, _$ p! v" ?$ v第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp41 {. c' f0 x; b: C2 P [! A
第50节: datasetAPI注意事项.mp4& J5 l6 [7 M' x1 z
第51节: Estimator介绍.mp4
" n1 y) C4 {* C) B6 Q% ]/ Y第52节: 泰坦尼克问题分析.mp4. B4 c# G' L1 e
第53节: feature_column使用.mp4
6 H( {( T4 b! {第54节: keras_to_estimator.mp4! E6 c3 H5 I) T4 v
第55节: 预定义estimator使用.mp4% ]4 k- }6 _0 U( n: v" a7 A7 Z$ h
第56节: 交叉特征.mp4
4 x) z9 D" w6 \# z第57节: TF1.0引入.mp4
* c" f' W5 {+ |: r H$ ]第58节: TF1.0计算图构建.mp40 `4 x8 ?$ `' t0 m( p' _
第59节: TF1.0模型训练.mp4$ v5 T, H& g# C+ a* q
第60节: TF1_dataset使用.mp4: y1 {7 @9 T w- a) q; @2 J
第61节: TF1_自定义estimator.mp4- ^7 H6 x" V/ \+ R) }
第62节: API改动升级与课程总结.mp4. y. e4 E2 ?. y9 |2 D* \
第63节: 卷积神经网络引入与总体结构.mp49 ~4 I) s% j" v c$ ~
第64节: 卷积解决的问题.mp4( r/ ?/ c+ `8 Z5 f: v8 i
第65节: 卷积的计算.mp4- k3 u: d P* Z2 ?
第66节: 池化操作.mp4. \3 t) H }& h' h2 N7 i& B. Q6 y' z
第67节: 卷积神经网络.mp48 I5 {$ g4 R: {5 c6 m% L; _# \
第68节: 深度可分离卷积网络.mp4& X& v/ K2 c; D6 l% t* C+ I
第69节: 深度可分离卷积网络.mp4
" H$ ]& i ^* @5 ~第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4 v; e) j- g% M2 T0 u
第71节: Keras_generator读取数据.mp4- u% `: L4 m" g0 H9 ?
第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4
# I d+ \: `" o$ T2 G: L( E第73节: 10monkeys模型微调.mp47 `) g( X3 k6 E+ n* i$ N2 L/ [
第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4
- c- z! X0 a1 \* A% g8 ~. M第75节: 模型训练与预测.mp4/ a, @! Q( d! J5 O& z
第76节: 章节总结.mp4 [4 Z0 \6 @6 D3 u
第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp44 q. C5 ^) g5 K4 x. M
第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp43 \8 g" T" B- h: h- z& c1 t4 O
第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp4
- `( ~9 R: E$ N) \: s0 y' `第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp4; ?+ p7 t3 o9 D9 Z
第81节: 循环神经网络文本分类.mp4
; L& M% w) |7 u7 T1 t: S/ `第82节: 文本生成之数据处理.mp49 D4 s7 _" G7 z$ t) L
第83节: 文本生成之构建模型.mp4
1 x1 I ?3 E9 M B W" x8 }2 ]4 S第84节: 文本生成之采样生成文本.mp4
, I6 y/ P5 [+ c- v" z! n4 L3 h5 U第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4
0 U$ O# B8 C, Z5 a" j9 s第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp4) e; Z! g7 j$ L" Q/ {+ f( x* c
第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts- F9 B/ u9 y" t2 @/ ?: H5 E# }+ x
第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts
1 T0 X( j9 |* Q k6 i2 v第89节: 章节总结.ts
! j0 o& e5 N% T, H; g, ~* R第90节: 课程引入与GPU设置.mp4
$ @& @/ @: ~: N: h% w. [第91节: GPU默认设置.mp4( _6 E) Q- E! O. {! o
第92节: 内存增长和虚拟设备.mp4: ]( o1 \, Z" Z& j" ^
第93节: GPU手动设置.mp4+ T ?/ [) _& ~8 r- r6 h
第94节: 分布式策略.mp4- Y& ?# P j4 ~7 A L
第95节: keras分布式.mp49 l7 ?' n0 _* h
第96节: estimator分布式.mp4
( A, P- E+ D: G# m! w: [5 O第97节: 自定义流程.mp4/ o0 m7 H+ m4 v- `4 s
第98节: 分布式自定义流程.mp4
5 h4 b) D8 |& X' {& K' L第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts
8 x8 R) \2 \# p第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts" ?- j$ ^/ @" W
第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts) B1 C' u) E' y$ f
第102节: 签名函数转化为SavedModel.ts2 o9 l) N5 y& r
第103节: 签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.ts
1 z5 g- E# Y; P, ~+ k A5 O M9 Y第104节: tflite保存与解释与量化.ts
0 u* r) z) v: W2 O5 e第105节: 本章总结.mp4$ |3 w( B$ J6 ~1 M( n7 \6 S5 I$ u
第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp4
3 W4 c% _' w* a$ o! i第107节: Android部署模型与总结.mp4: C$ k! Y% K# u$ j' t3 G- b* a3 }
第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts
! T/ A1 P2 k( g G第109节: 数据预处理理与读取.ts
7 Q" Y2 n3 s. ^- _, K- z第110节: 数据id化与dataset生成.ts
5 m/ s/ i* |8 g; O4 e+ O& F第111节: Encoder构建.ts( L% r* z! {) J: E. l( L6 D
第112节: attention构建.ts
1 F! O- O; _5 Y# Z# }* Y2 T第113节: Decoder构建.ts9 g) G* B; c9 d) ~" a0 y Z
第114节: 损失函数与单步训练函数.ts
# `+ L, J6 Q8 d# ^第115节: 模型训练.ts- W u1 n5 d1 i! y# d/ Q
第116节: 模型预测实现.ts! ?/ S/ I$ [3 R0 ?* _/ x6 s* e, |
第117节: 样例例分析与总结.ts
4 f, x0 r$ Y1 b; c4 j% P第118节: Transformer模型总体架构.ts4 | w1 m# U( Z) ]
第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts9 Q' d# R/ A$ i0 D
第120节: 多头注意力与位置编码.ts& c- X/ c8 \" Z9 d, e( M
第121节: Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts
+ r2 r( l5 t- ]% t第122节: 数据预处理与dataset生成.ts
% H! B0 |0 Q6 X第123节: 位置编码.ts
/ q o9 i" V y7 }( p第124节: mask构建.ts9 L! ^/ q4 b$ i
第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts$ N" I" W) M7 b c
第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts
/ c/ W. ^# p" k9 f$ u8 u, Q第127节: 多头注意力机制实现.ts
1 z q8 [8 _! m# i# d第128节: feedforward层次实现.ts
( r/ |, n0 ~: d第129节: EncoderLayer.ts+ j- |% N2 ^: X3 Q H: F
第130节: DecoderLayer.ts4 C! S2 N( a, _7 B$ e8 k
第131节: EncoderModel.ts
1 i' c" M+ R0 @7 s9 N ^第132节: DecoderModel.ts
. C% |, t1 ^( I) h第133节: Transformer.ts
" t$ P9 `3 `( v I$ D第134节: 自定义学习率.ts+ Q# P- o0 Z+ t; Y
第135节: Mask创建与使用.ts
% Z' m' x, q5 H- P第136节: 模型训练.ts
) T5 W8 c9 a$ f* J0 k' m第137节: 模型预测实现.ts9 d" e3 z* e2 y% k' o q. c" q6 P
第138节: attention可视化.ts
6 Z5 [, i. _2 g; X- ~6 H- V; }第139节: 案例展示.mp4
6 J) u; h9 |, D6 k) o! ]/ p5 W! Y4 r9 h第140节: 如何学习更多模型[完].mp4
0 L3 o+ j! j" M2 f5 d _) F# Q( L资料包.rar) k9 ~. q; ]! a/ q8 @ {% O8 u4 W
$ `2 _7 r# n x4 d3 R
5 W* U' o$ | O5 L" o* |& H# C8 S% t- g: C1 Y
5 Q- V8 W7 V, c' c( k
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