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课程目录:! ?+ m' l8 |. X! M% l, A
{1}--课程简介与开发环境搭建
* p& w7 L0 x5 E. i. j1 R$ m(1.3)--Tensorflow2.0安装PPT.pdf 352.57kb0 G0 m- G6 t& l0 x" G1 c% G
[1.1]--课程简介.mp4 7.23M! P, y: @$ m9 x6 y6 c& s" r: X" v
[1.2]--Tensorflow2.0极简安装教程.mp4 54.06M
& H/ g8 M- T3 N/ @[1.4]--Tensorflow2.0正式版的安装（选看）.mp4 37.24M
* R* T5 H6 X6 M) r: O7 G; e[1.5]--原生python环境安装tensorflow指南（选学）.mp4 25.50M" q) }" |( w" @9 [
) |/ w6 `3 O; b9 g; B{2}--深度学习基础和tf.keras 4 C M0 ~0 |$ R5 r' d( c* `. N
[2.1]--机器学习原理-线性回归.mp4 52.06M
' K2 ]! M' Z/ l1 x[2.2]--tf.keras实现线性回归.mp4 25.76M8 ?. y3 h6 A% h6 A- N a, h& J
[2.3]--梯度下降算法.mp4 20.20M
# x& W6 ^8 l, k' H% G: B" _6 v[2.4]--多层感知器（神经网络）与激活函数.mp4 15.29M& t D! ]; _0 y) W ^
[2.5]--多层感知器（神经网络）的代码实现.mp4 59.69M: N0 H+ j8 P4 X' U0 K9 k! |
[2.6]--逻辑回归与交叉熵.mp4 10.80M) N4 w7 b& e. z% {
[2.7]--逻辑回归实现.mp4 24.51M
% B/ G/ Q& K2 j) Q5 I# ~( o[2.8]--softmax多分类（一）.mp4 18.52M# X9 Z5 M, l7 F E0 s
[2.9]--softmax多分类代码实现-fashionmnist数据分类实.mp4 45.66M
6 g# A/ H8 G+ F* y7 V3 ~* J5 z[2.10]--独热编码与交叉熵损失函数.mp4 25.72M
9 i& @! ^, F' J; q0 i- I[2.11]--优化函数、学习速率、反向传播算法.mp4 41.11M, d7 T4 X: E8 }; \
[2.12]--网络优化与超参数选择.mp4 18.50M. a# o% j$ [& B% ~, g3 ?
[2.13]--Dropout抑制过拟合与网络参数选择总原则.mp4 49.49M4 J$ j3 R& A4 [: ?
[2.14]--Dropout与过拟合抑制.mp4 20.50M: J1 s8 K B4 g. V( d4 A* b1 _7 i* S
[2.15]--tf.keras函数式API.mp4 28.58M* \6 A! t6 p" ~% d5 h, X
! n' p6 y' _# B# g; |{3}--tf.data输入模块
# ~& |5 r2 u P[3.1]--tf.data模块简介.mp4 42.30M% s+ b4 M! A; Z/ `
[3.2]--tf.data模块用法示例.mp4 23.03M
) H2 a: Z4 L9 O0 T" C, R/ m* |2 K[3.3]--tf.data输入实例（一）.mp4 22.03M+ M' S' u7 ~8 W7 m6 ?$ V. j7 M8 R
[3.4]--tf.data输入实例（二）.mp4 29.18M
& I( e' o/ a+ Y# y0 |: d5 u* O9 p! l' Y y
{4}--计算机视觉-卷积神经网络
0 N1 k6 p3 t; J$ Z7 y[4.1]--认识卷积神经网络（一）.mp4 26.11M* {: B) Z' c% g6 o
[4.2]--认识卷积神经网络-卷积层和池化层.mp4 35.58M
1 q! l; j6 I% u( a( \[4.3]--卷积神经网络整体架构.mp4 13.09M
6 P7 K, `$ K* X[4.4]--卷积神经网络识别Fashionmnist数据集.mp4 26.54M
- s7 D8 H' X5 H[4.5]--搭建卷积神经网络.mp4 39.63M
) H7 |+ A; ]9 |( {% V# d v+ ~[4.6]--卷积神经网络的优化.mp4 21.90M4 P. A7 @7 M2 u t% J0 O s+ X; j
( C- \( D3 q8 A* o2 g{5}--卫星图像识别tf.data、卷积综合实例
. X0 |. }0 `; z$ w# q6 A; U; i[5.1]--卫星图像识别卷积综合实例:图片数据读取.mp4 30.94M5 a% \/ y7 w4 F0 q
[5.2]--卫星图像识别卷积综合实例:读取和解码图片.mp4 27.80M* o3 p& {* ] m
[5.3]--卫星图像识别卷积综合实例:tf.data构造输入.mp4 52.25M% X: L; d- I, a6 r
[5.4]--卫星图像识别卷积综合实例tf.data构建图片输入管道.mp4 59.93M
& W( `( m( R2 q r& X/ w1 W6 h[5.5]--卫星图像识别卷积综合实例分类模型训练.mp4 18.34M- j& I' R. p8 i' E# j6 a! O
[5.6]--批标准化.mp4 17.10M
$ y/ A; y7 _! l* l8 {3 U+ R[5.7]--批标准化的使用.mp4 25.82M5 W. Q* a0 m. N+ I% Y
( w0 b- i! a% t- L9 I{6}--tf.keras高阶API实例 2 x; V5 l( u1 }6 p' q& M
[6.1]--tf.keras序列问题-电影评论数据分类（一）.mp4 68.43M$ {% \1 e) \$ e) K; W; X6 `# ^
[6.2]--tf.keras序列问题-电影评论数据分类（二）.mp4 29.86M
6 I* S* B( p9 f5 x[6.3]--tf.keras训练过程可视化及解决过拟合问题.mp4 46.89M
+ }: s% P2 S% d, { _3 F[6.4]--tf.keras图像识别-猫狗数据集实例（一）.mp4 32.44M: V- c" e0 z3 i$ s4 a8 p) D# U
[6.5]--tf.keras图像识别-猫狗数据集实例（二）.mp4 24.65M* r7 d E' S. A: r& y' S S
% z! p/ I3 x [! r! s
{7}--Eager模式与自定义训练 7 Z- D3 j6 l% ]4 G3 b7 {7 q) K: e3 e
[7.1]--Eager模式简介.mp4 16.30M0 Z7 p7 J& t- s
[7.2]--Eager模式代码演示与张量.mp4 22.93M" h) k8 @+ }! g0 m4 A
[7.3]--变量与自动微分运算.mp4 22.55M
* P. `6 c: Y0 G" L' T[7.4]--自动微分与自定义训练（一）.mp4 30.13M5 r3 p) ?1 c: W$ i( l
[7.5]--Tensorflow自定义训练（二）.mp4 23.77M: M: F6 Z7 D- n& Q' I
[7.6]--Tensorflow自定义训练（三）.mp4 29.89M
$ A( z4 }) L5 H[7.7]--Tensorflow自定义训练（四）.mp4 34.88M
6 P a7 ?3 o/ {9 w% }7 m[7.8]--tf.keras.metrics汇总计算模块.mp4 66.06M" Y- S( g& E" o% a9 m2 j4 L
[7.9]--tf.keras.metrics汇总计算应用实例（一）.mp4 22.65M
' z* r0 R! L' r[7.10]--tf.keras.metrics汇总计算应用实例（二）.mp4 21.32M: W& U- |1 z% M- M; y" }
: m$ @* z4 W4 P' K& e6 _& `. S{8}--Tensorboard可视化
! {. _- L2 p: Q/ Q$ D8 I. I[8.1]--利用回调函数使用Tensorboard.mp4 26.38M
) ?5 X) a! j0 n8 R& a# r, k6 Y* H[8.2]--Tensorboard启动和界面含义介绍.mp4 28.42M7 E) | P) O: e, z Z
[8.3]--自定义变量的tensorboard可视化.mp4 31.11M
, x$ L4 @7 ^3 `- P' d& L, ?[8.4]--自定义训练中的tensorboard可视化.mp4 71.91M
& F5 `* \* e* ]4 g2 r0 u+ k, u2 D! `9 A* ]8 {: G
{9}--自定义训练综合实例与图片增强
1 [* @8 `/ v) a$ d3 v0 ?[9.1]--猫狗数据实例-数据读取.mp4 38.57M
5 j0 V* q+ W, q# z[9.2]--猫狗数据实例-创建dataset.mp4 29.71M
" l ^. W; i# Y; \! o[9.3]--猫狗数据实例-创建模型.mp4 34.33M$ D2 I' i1 K3 ^" \
[9.4]--猫狗数据实例-损失函数与优化器.mp4 28.46M4 i, y4 E5 n1 ?" |2 L/ N1 r& c
[9.5]--猫狗数据实例-定义单批次训练函数.mp4 31.48M/ u7 x& Q0 q" l, S
[9.6]--使用kaggle训练模型.mp4 41.30M
! \: B/ Z2 u1 d' ^) X* n6 s[9.7]--在自定义训练中添加验证数据.mp4 32.79M3 G$ B5 u( M! I
[9.8]--模型的训练与优化.mp4 35.98M
1 P: c: N# K. o, Z* }) |& b[9.9]--猫狗数据实例-图片增强.mp4 23.76M* m. F- l5 c8 |$ p2 \' m
[9.10]--模型的进一步优化与VGG网络.mp4 33.32M
/ F$ x* j. H$ }8 R7 X
. A$ y1 T( [+ w7 [( Y{10}--使用预训练网络（迁移学习） ! l$ U$ E. z7 z8 [% I
[10.1]--预训练网络（迁移学习）基础知识.mp4 19.91M! e S! o' G: p& }1 W% k
[10.2]--迁移学习网络架构.mp4 9.66M4 K" W* n2 V$ F& p
[10.3]--迁移学习的代码实现.mp4 27.81M' o4 _( }* P# ]* _! X
[10.4]--经典预训练网络权重分享和使用方法.mp4 11.62M( H) O3 L/ }: G4 a, B W
[10.5]--预训练网络使用——微调.mp4 26.43M
* U" ~, c( L) r b4 w: F5 F+ S9 T[10.6]--常见的预训练网络模型及使用示例.mp4 66.15M
7 s* X' `; n7 O7 i% o( W6 A5 C+ W5 k4 {, x `7 z! u- S
{11}--多输出模型实例
3 Z C7 K7 d7 P/ p0 @, l! s" P[11.1]--多输出模型实例——数据加载.mp4 80.68M# O& L, ^1 s1 J' n+ |
[11.2]--多输出模型的创建.mp4 28.07M
* b# V9 ]& ~) Q[11.3]--多输出模型的编译和训练.mp4 17.56M
. u/ F2 z9 y# L* I; T o[11.4]--多输出模型的评价与模型预测.mp4 57.26M1 X3 w5 ^. s" o9 `) k5 J j2 ?# {
' T1 C1 Z1 ~3 x+ E' u{12}--模型保存与恢复
9 U5 M1 t3 K8 K' H[12.1]--保存整体模型.mp4 27.50M& |( W, `( u5 X" ]* G. p
[12.2]--.仅保存架构和仅保存权重.mp4 105.24M
# X) o' x( g& _6 @) |+ R7 b[12.3]--使用回调函数保存模型.mp4 24.07M' x0 }3 n7 p/ e0 `" h
[12.4]--在自定义训练中保存检查点.mp4 46.13M2 {8 V6 q) b6 d* I# Y6 i N
4 ~1 _* Q% Y u0 L6 ~. P{13}--图像定位
1 W6 z( x4 m) a( w# V[13.1]--常见图像处理任务.mp4 28.19M
* P* l* J$ M$ D/ e, Q: V9 f9 n[13.2]--图像和位置数据的解析与可视化.mp4 39.37M1 I6 O1 r* q' w* ^: R1 K9 x' E
[13.3]--图片缩放与目标值的规范.mp4 20.50M
4 ^% K( Q% C! A7 H[13.4]--数据读取与预处理（一）.mp4 25.95M
7 Y7 C1 A7 a" q[13.5]--数据读取与预处理——创建目标数据datasets.mp4 20.72M
4 |2 l$ {6 X9 ~[13.6]--创建输入管道.mp4 27.14M
, V, B1 j" \6 j$ g9 ][13.7]--图像定位模型创建.mp4 28.40M
& N/ ^8 [# G4 }1 I7 O[13.8]--图像定位模型的预测.mp4 37.83M0 d4 n/ y9 j: M- c" F' I3 E
[13.9]--图像定位的优化、评价和应用简介.mp4 18.98M
0 m5 r$ g& j* W6 i; n
+ Y4 |. t$ q3 a. U{14}--自动图运算与GPU使用策略 ; a, r% C& U1 z
[14.1]--自动图运算.mp4 22.85M5 M$ o$ s# B, u0 F6 \
[14.2]--GPU配置与使用策略.mp4 70.27M
* {3 d q4 C( i. P- p" b( \9 E7 @; b0 i, b% ^: m- F7 j W
{15}--图像语义分割 7 M; r$ M: G& S1 l$ E4 u# P; n
[15.1]--图像语义分割简介.mp4 16.73M! Y" w$ m( g, Q: E
[15.2]--图像语义分割网络结构——FCN.mp4 25.22M
9 x' y; B( V+ k[15.3]--图像语义分割网络FCN的跳接结构.mp4 15.17M
9 }/ ^) u6 h' D- P& h8 j9 a6 T4 `[15.4]--图像语义分割网络FCN代码实现(一).mp4 30.12M
" }0 j. V. `! K/ v6 h& H' D[15.5]--图像语义分割网络FCN代码实现(二).mp4 28.72M* \ ]9 f# M9 f; ^" c1 H5 x: J
[15.6]--准备输入数据、可视化输入数据.mp4 85.07M
2 l" }0 ~% P s& B/ C[15.7]--使用预训练网络.mp4 29.73M
1 M2 v/ p! M5 Y! N3 M9 r/ k8 w$ ][15.8]--获取模型中间层的输出.mp4 38.77M
7 u: u* i8 V2 M" q/ C2 j[15.9]--FCN模型搭建（一）.mp4 81.38M
# G8 x+ L& Q& c1 k7 v6 k[15.10]--FCN模型搭建（二）.mp4 18.87M9 c# D9 ~1 G6 k6 k: ^7 h- o6 u
[15.11]--FCN模型训练和预测.mp4 35.46M$ u6 E% e9 P1 n2 k [/ y
! L3 N7 r7 `+ h/ q8 U
{16}--RNN循环神经网络 $ e% _ {/ n9 [- n" P6 {/ r$ u
[16.1]--RNN循环神经网络简介.mp4 34.53M
! h) r) N3 s! u/ B7 N U# Z[16.2]--tf.keras循环神经网络-航空评论数据预处理（一）.mp4 42.99M
4 S5 e& D9 K8 h[16.3]--tf.keras循环神经网络-航空评论数据预处理（二）.mp4 30.64M
( T4 x7 R" d0 U( c[16.4]--tf.keras循环神经网络-航空评论数据分类模型.mp4 29.47M
+ ^# [( F( M% ]; j& _
4 \( ]- \3 W8 M& w7 f4 g1 ~$ N{17}--RNN序列预测实例-空气污染预测 ) ?0 g2 E* V1 ]
[17.1]--RNN序列预测实例-空气污染预测-数据预处理(一).mp4 99.78M% H2 g6 I6 a% z8 T8 x
[17.2]--RNN序列预测实例-空气污染预测-数据预处理(二).mp4 52.17M: Q9 Q/ `2 c- P
[17.3]--RNN序列预测实例-空气污染预测-数据采样(一).mp4 36.62M, ~0 L+ ?- Y9 y: i5 M( f
[17.4]--RNN序列预测实例-空气污染预测-数据采样(二).mp4 24.31M& u7 `2 G7 h9 A% D" P d/ s8 L. K
[17.5]--RNN序列预测实例-空气污染预测-基础模型.mp4 33.27M" R# a) j: F0 E( R) X& Y N
[17.6]--RNN序列预测实例-空气污染预测-搭建LSTM模型.mp4 32.21M
/ X$ ~8 Y7 d: s I[17.7]--LSTM模型优化-多层LSTM和训练速度衰减.mp4 37.23M4 T" e/ X& p7 }
[17.8]--LSTM模型的预测和评价.mp4 47.45M4 d# I9 L, _2 Q" J# I
, [, R9 ~. A0 x* c{18}--使用免费GPU加速训练 1 m% k6 r/ c% }! j( H
[18.1]--注册和使用界面简介.mp4 28.61M
, ?8 i# ~- V/ a- u [ E6 v[18.2]--添加数据集和下载运行输出.mp4 31.03M4 h8 e' v- ~: E2 U
( _) n+ X! J+ D9 E
{19}--下面的课程为1.x版本课程，感兴趣可以学习
% a, c. c8 [: ~* M; T(19.1)--Tensorflow1.x版本课程介绍（续）.pdf 158.45kb6 o J7 Y) {. v5 c5 V3 p6 b) _
' c8 i( y0 _5 x$ L% \) R9 p{20}--Tensorflow的简介与安装
, S, c7 s9 f. v[20.1]--Tensorflow的简介与安装.mp4 97.88M
0 \& t/ ?: h2 o" L[20.2]--课程更新介绍及安装提示（2019.02）.mp4 13.86M
3 R0 g# h4 h7 ^) ^7 F/ ^& _. i X5 p( b4 b& ]7 w7 N3 g
{21}--Tensorflow数据流图、张量及数据类型 2 `) t4 r/ i+ K" J; @5 Y
[21.1]--Tensorflow数据流图、张量及数据类型.mp4 87.25M: f8 r, i$ V" x: H1 S; s$ _# N
3 R% A' k. ` A" D5 y" ?9 Q) S, n{22}--Tensorflow中的session、占位符和变量 : v9 ~+ T7 s# ^; ^1 |
[22.1]--Tensorflow中的session、占位符和变量.mp4 51.86M3 c( C9 b" T+ P Y$ C% e. x
6 B) s& b! P+ v, M# @: S{23}--机器学习基础-线性回归模型
2 R: R- i3 K; h! v" m[23.1]--机器学习基础-线性回归模型.mp4 139.82M
. I6 D! Y8 K6 V& w
8 J0 X. K& _% w4 E5 e1 K{25}--多分类问题-IRIS数据集 3 z7 \( Z& s9 a' b6 u" N
[25.1]--多分类问题-IRIS数据集.mp4 183.44M' B4 j9 d- x) ?. }/ O6 }6 ?
6 [: K0 |/ ?2 F# L
{26}--CNN卷积神经网络 ; r F9 q4 N; Q% X
[26.1]--CNN卷积神经网络介绍.mp4 117.04M
& i; K& O8 O' ?$ }[26.2]--Mnist手写数字数据集softmax识别.mp4 92.78M
- f; O/ v1 [! r[26.3]--卷积神经网络识别Mnist手写数字数据集.mp4 121.70M
- U4 C& A# |: w/ E: A
4 r; B' E2 s3 w7 Q{27}--CNN卷积神经网络高级应用
; ?( D2 [/ a. V1 m# g0 B[27.1]--Tensorflow读取机制与猫和狗识别数据集.mp4 167.29M5 ^2 N7 B% m5 n) x9 ~/ P# K$ ]
[27.2]--猫和狗数据集的CNN网络实现.mp4 193.89M
U* f- R v) |8 ^, z( H9 c[27.3]--CNN保存检查点.mp4 152.78M. j; R, d1 M0 g; z& t) A
[27.4]--过拟合与正则化以及数据增强处理.mp4 123.87M
1 s" \3 l7 l7 T D6 h1 K[27.5]--Cifar-10数据集的CNN实现.mp4 201.78M
0 L1 l6 @: i) F. R- k[27.6]--批标准化简介与应用.mp4 141.82M q6 F6 P5 x8 G4 v3 }; m3 h7 z, m
# n3 M5 B4 `- p% x
{28}--新读取机制:tf.data模块 ( t9 D8 y9 D, [3 }6 N/ t7 g
[28.1]--使用tf.data读取猫狗数据集(一).mp4 32.85M X9 `! [: t' u* G! P
[28.2]--使用tf.data读取猫狗数据集(二).mp4 88.89M
4 O) I4 ~3 k* q* b' |: n' c) E' \. J' Q[28.3]--Feedableiterator使用实例（一）.mp4 28.88M
3 _( x. k% v$ ][28.4]--Feedableiterator使用实例（二）.mp4 55.15M) @. A2 B- y5 U# O
" V D# g! S4 V- x# U6 T+ R{29}--Tensorflow高级API——tf.layers模块
, q( f% _9 y8 @$ o$ s9 M0 G[29.1]--tf.layers模块常用方法（一）.mp4 60.66M- v. }3 y# J7 g9 q9 T
[29.2]--tf.layers模块常用方法（二）.mp4 18.37M3 t% O* q1 t; I2 T# z8 }
" `3 U! m: ]) c( Z
{30}--RNN循环神经网络 ! W+ x. F) L, Q
[30.1]--RNN循环神经网络简介.mp4 44.52M
4 N) r& ]: K, d2 M+ j- @' O) @' H[30.2]--RNN识别Mnist手写数字数据集.mp4 159.95M" Q. D* r! l: b L; e$ \
[30.3]--美国航空公司Twitter评论数据集-数据预处理.mp4 75.38M; \& j Z: T `! s$ S; G: Q6 W
[30.4]--美国航空公司Twitter评论数据集-RNN实现.mp4 163.95M% G6 t: X& A5 q, s a4 y
! k7 p q, {* q; b1 A{31}--练习作业-搜狗实验室搜狐新闻数据分类 . L" C) R! m& U. `( N- g
[31.1]--练习作业-搜狗实验室搜狐新闻中文数据分类.mp4 106.81M; E& N$ D/ p7 ?
3 I: L O* u0 m{32}--附:Anaconda与Jputernotebook安装使用技巧
9 u7 E* b4 p, X% x' J% I. N[32.1]--Anaconda的安装 .mp4 74.74M/ |8 v; x% q. `+ g9 {( F
[32.2]--conda的使用.mp4 41.33M5 u8 q! e# p, B5 {: ?/ r7 f
[32.3]--Notebook页面介绍.mp4 65.83M
9 S6 U2 J9 G. M7 N[32.4]--Jupyternotebook使用技巧（一）.mp4 51.62M
2 z- b$ H/ d I( O+ c[32.5]--Jupyternotebook技巧（二）.mp4 90.21M
2 S$ I" o+ d5 F/ V, e0 n. Q: N: `0 L% h+ z5 R! L$ p9 j
日月光华-tensorflow资料 Z- |4 n* |+ ]( P! `
datasets 8 _1 n3 X2 [9 H% U6 H7 ]. H" F9 ?
model weights
9 `! k/ t: m0 R; ytensorflow2.0代码
5 z) A R# F( i: l1 ~日月光华tensorflow课程PPT ) c$ L) k0 d$ X5 D) |+ i
数据集 % R: ^. i4 h3 W& V
4 v& C0 L W5 ~ Z8 z/ ]
, V1 ^: `% p0 y6 A( x; F
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7 ~8 i0 R/ l; i( V6 ], @, w
) _) m* K' E; {5 s' c9 V) u$ v+ O& u4 [+ e7 P y' t
! k* ^2 a$ w. u8 a3 @7 h本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
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发表于 2022-7-2 10:33:01
