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课程目录:
, ~; L- J; a, T F" F+ r' |6 R{1}--课程简介与开发环境搭建 # Q3 ^; T6 `1 P6 L
(1.3)--Tensorflow2.0安装PPT.pdf 352.57kb
/ }# F( r5 q- S7 g* H7 {4 B H[1.1]--课程简介.mp4 7.23M
7 \: V+ i2 B8 f5 Z) k0 w/ m[1.2]--Tensorflow2.0极简安装教程.mp4 54.06M
8 F, q$ i# x; R2 I5 h[1.4]--Tensorflow2.0正式版的安装（选看）.mp4 37.24M
; r9 W" D9 {& J' X9 U[1.5]--原生python环境安装tensorflow指南（选学）.mp4 25.50M4 s0 K( o7 i, y
# ^, ^+ ]& k) x3 U. V% e5 M{2}--深度学习基础和tf.keras
$ X/ q9 z. N. o/ O8 `[2.1]--机器学习原理-线性回归.mp4 52.06M/ V! S! r* g) y" L3 C5 \* {
[2.2]--tf.keras实现线性回归.mp4 25.76M
b/ ^ ~* X% I0 y. x) Y[2.3]--梯度下降算法.mp4 20.20M/ Y" q! e& q, j0 c& u
[2.4]--多层感知器（神经网络）与激活函数.mp4 15.29M
; r/ M" V! g; z/ Z& B7 n' Y1 {[2.5]--多层感知器（神经网络）的代码实现.mp4 59.69M+ a" E. P. }: L: U- ^
[2.6]--逻辑回归与交叉熵.mp4 10.80M2 N0 l: [8 b' C: {% G" p; p: P+ M
[2.7]--逻辑回归实现.mp4 24.51M" l0 s9 O4 d) ~3 j, ]7 E
[2.8]--softmax多分类（一）.mp4 18.52M
" r0 y+ V: {* q! X[2.9]--softmax多分类代码实现-fashionmnist数据分类实.mp4 45.66M
! B3 B2 y. {6 t# i5 _: O) a: r( ~[2.10]--独热编码与交叉熵损失函数.mp4 25.72M
- |; [, D% x- T[2.11]--优化函数、学习速率、反向传播算法.mp4 41.11M
# u+ S7 H; Q* D N[2.12]--网络优化与超参数选择.mp4 18.50M7 b" R; F3 q9 k' I4 u+ C t: o6 h
[2.13]--Dropout抑制过拟合与网络参数选择总原则.mp4 49.49M, z# e, D$ U$ |) \' d2 A
[2.14]--Dropout与过拟合抑制.mp4 20.50M
$ w8 n' }, w2 c: u) x5 r j[2.15]--tf.keras函数式API.mp4 28.58M' f/ ~2 O& U$ T) c6 u4 `
, Z' m9 z; p/ O! f! _3 K, Z8 x{3}--tf.data输入模块 {' M* x+ j3 S: B
[3.1]--tf.data模块简介.mp4 42.30M
- n# Q4 G# ~3 m& u' n" S$ W[3.2]--tf.data模块用法示例.mp4 23.03M
* g# ?. @0 L, T$ ? }[3.3]--tf.data输入实例（一）.mp4 22.03M: f9 X5 v: v) g: b
[3.4]--tf.data输入实例（二）.mp4 29.18M) c. E7 A" {/ e! e3 [' p! S
# _. ~& f7 H8 w
{4}--计算机视觉-卷积神经网络
$ r" B; v% ?; {* b+ F0 _8 r7 Q[4.1]--认识卷积神经网络（一）.mp4 26.11M4 }" n; H5 S; w
[4.2]--认识卷积神经网络-卷积层和池化层.mp4 35.58M
4 w: d" ~( Z S+ X$ N5 P& x; F$ B! @[4.3]--卷积神经网络整体架构.mp4 13.09M
( S! h" L5 r- `* S, m[4.4]--卷积神经网络识别Fashionmnist数据集.mp4 26.54M
0 x8 X3 T S; m( x[4.5]--搭建卷积神经网络.mp4 39.63M6 U. o1 e, Z! F- m! G. A
[4.6]--卷积神经网络的优化.mp4 21.90M" }8 t( ?! @* v6 M6 h# B
7 }' K8 w( ~, [' C' K9 j
{5}--卫星图像识别tf.data、卷积综合实例 ( U; L) q) J K$ N5 K0 d d6 x
[5.1]--卫星图像识别卷积综合实例:图片数据读取.mp4 30.94M! k: l& T4 [ L1 i2 {9 V
[5.2]--卫星图像识别卷积综合实例:读取和解码图片.mp4 27.80M
; g" Z0 o+ m+ N; V[5.3]--卫星图像识别卷积综合实例:tf.data构造输入.mp4 52.25M6 |8 q# n9 a3 E1 d6 J2 P9 m
[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 59.93M4 S) ^' Y. ?9 ^5 T
[5.5]--卫星图像识别卷积综合实例分类模型训练.mp4 18.34M
* K+ l9 E B" J# s$ ][5.6]--批标准化.mp4 17.10M" w L$ p( _- i3 R9 p9 x: v$ {9 D5 H
[5.7]--批标准化的使用.mp4 25.82M
9 ]) t+ R# g2 w0 ^! |2 i- p& s/ {; ^# n" ~ k) E$ |+ V
{6}--tf.keras高阶API实例
/ Y8 h1 h5 g8 N/ P[6.1]--tf.keras序列问题-电影评论数据分类（一）.mp4 68.43M3 H" w" q4 U4 u
[6.2]--tf.keras序列问题-电影评论数据分类（二）.mp4 29.86M4 a* {) V n- x5 c
[6.3]--tf.keras训练过程可视化及解决过拟合问题.mp4 46.89M; W1 X4 O; _/ D% s# Q
[6.4]--tf.keras图像识别-猫狗数据集实例（一）.mp4 32.44M/ `& s% `* c; W5 G' m, ^. y
[6.5]--tf.keras图像识别-猫狗数据集实例（二）.mp4 24.65M6 Z2 ?1 ]( k @, j2 L7 v$ ]
" v- t z: x& s, M2 J{7}--Eager模式与自定义训练 1 W8 B2 m. f+ g. w0 |8 j
[7.1]--Eager模式简介.mp4 16.30M
+ ]: i) V9 ~; e, Z/ X+ g) n( w$ s[7.2]--Eager模式代码演示与张量.mp4 22.93M
5 F; {7 f! R8 z. J- r; p% b[7.3]--变量与自动微分运算.mp4 22.55M6 ~6 \3 C6 x% z
[7.4]--自动微分与自定义训练（一）.mp4 30.13M( D( R. l( f6 k. T! X4 _. k# G0 F
[7.5]--Tensorflow自定义训练（二）.mp4 23.77M
3 Y" ` q+ J% g[7.6]--Tensorflow自定义训练（三）.mp4 29.89M5 x! v; k, ?: D* U, k
[7.7]--Tensorflow自定义训练（四）.mp4 34.88M: t$ r7 ^6 O' l4 f! ^5 @# O5 r
[7.8]--tf.keras.metrics汇总计算模块.mp4 66.06M
; G4 H2 F# I1 A3 c[7.9]--tf.keras.metrics汇总计算应用实例（一）.mp4 22.65M
9 k2 {& o; {0 b- {8 \$ D[7.10]--tf.keras.metrics汇总计算应用实例（二）.mp4 21.32M& W& E4 J7 f+ Y, c$ d
! I" u; w. B1 v" o; \
{8}--Tensorboard可视化 7 _1 U6 }! H# x% L5 `& W
[8.1]--利用回调函数使用Tensorboard.mp4 26.38M q |1 g4 J: g" Q4 M
[8.2]--Tensorboard启动和界面含义介绍.mp4 28.42M
6 L; o j( R2 U1 D) D. J6 ^/ |[8.3]--自定义变量的tensorboard可视化.mp4 31.11M
; \6 s1 o% s# @' ^5 v% ] l H[8.4]--自定义训练中的tensorboard可视化.mp4 71.91M
& v. @- [% q8 N4 P/ y1 n" v
6 ?7 \% n+ Q1 ^. z% }# w0 ^{9}--自定义训练综合实例与图片增强 0 w9 B6 B a6 r) y" }. o" L: g- V
[9.1]--猫狗数据实例-数据读取.mp4 38.57M
2 Z" f4 N2 ~- M, _ O, ~0 h% b, J; w6 B[9.2]--猫狗数据实例-创建dataset.mp4 29.71M
$ O% T6 b1 c. w5 s: S6 z _[9.3]--猫狗数据实例-创建模型.mp4 34.33M
* v! `9 \# ^" e5 O5 ]8 v( k[9.4]--猫狗数据实例-损失函数与优化器.mp4 28.46M
/ S' U, H0 N6 H7 D& S[9.5]--猫狗数据实例-定义单批次训练函数.mp4 31.48M
: `: @4 H4 G5 s( F[9.6]--使用kaggle训练模型.mp4 41.30M
+ z) l0 Y1 q2 z: |' `, Q, X* \[9.7]--在自定义训练中添加验证数据.mp4 32.79M$ V$ g( q' k8 [0 h8 ?7 O- [, _/ P
[9.8]--模型的训练与优化.mp4 35.98M+ m- C& z. e o8 |# ]0 o1 k
[9.9]--猫狗数据实例-图片增强.mp4 23.76M/ o! p3 m$ ]4 W
[9.10]--模型的进一步优化与VGG网络.mp4 33.32M: I e# a0 x6 u- l
5 v6 I) f: `5 ^, h
{10}--使用预训练网络（迁移学习）
% z$ v7 C" A& w! {6 j7 r[10.1]--预训练网络（迁移学习）基础知识.mp4 19.91M" V& L! c5 n& x& l ], b/ v, l
[10.2]--迁移学习网络架构.mp4 9.66M
/ b& w" R1 O+ N[10.3]--迁移学习的代码实现.mp4 27.81M: M/ l! b# S: c0 f, p- e
[10.4]--经典预训练网络权重分享和使用方法.mp4 11.62M
a3 d+ S( x9 i% ]$ p% O5 S[10.5]--预训练网络使用——微调.mp4 26.43M
. o6 F1 I8 G+ @3 m[10.6]--常见的预训练网络模型及使用示例.mp4 66.15M6 }4 \0 H# F- S- X& u f( Z+ L
9 F+ H H/ F+ N4 D{11}--多输出模型实例 % B0 e0 F8 d, H7 j1 W, W$ r& R# r
[11.1]--多输出模型实例——数据加载.mp4 80.68M
* Z3 x' z6 k3 K7 n O[11.2]--多输出模型的创建.mp4 28.07M
5 H! k1 w) k' p! s[11.3]--多输出模型的编译和训练.mp4 17.56M; ^7 u R* Z) q) k8 V) d
[11.4]--多输出模型的评价与模型预测.mp4 57.26M
. I' m3 ~1 H/ R3 y; ^' r4 K6 m) I' n
{12}--模型保存与恢复
, I0 _ ~8 J6 I8 q[12.1]--保存整体模型.mp4 27.50M! h% N' j5 F- x% g+ d. @+ s
[12.2]--.仅保存架构和仅保存权重.mp4 105.24M" S$ i, M6 R8 G8 x: ^
[12.3]--使用回调函数保存模型.mp4 24.07M+ M/ G" O0 v6 G% q
[12.4]--在自定义训练中保存检查点.mp4 46.13M& D h z3 A4 q5 f' d
+ E# B) c' {% }0 p/ i{13}--图像定位 * W* c5 H& N, Q
[13.1]--常见图像处理任务.mp4 28.19M
$ `2 p* z1 {6 w$ z: |0 E[13.2]--图像和位置数据的解析与可视化.mp4 39.37M/ V! C+ N( @% D F' ]
[13.3]--图片缩放与目标值的规范.mp4 20.50M: R. e& y2 Q0 m: m) L
[13.4]--数据读取与预处理（一）.mp4 25.95M
5 i5 d- r& ^+ P/ O4 C9 C! l. s[13.5]--数据读取与预处理——创建目标数据datasets.mp4 20.72M7 k. T6 R% ^) }3 e# y7 _9 H
[13.6]--创建输入管道.mp4 27.14M, k' `" K# R& |" V0 Y6 W5 ~' k
[13.7]--图像定位模型创建.mp4 28.40M
# R6 p& E2 Z* Y! |[13.8]--图像定位模型的预测.mp4 37.83M5 K2 W& |* l8 `9 ~
[13.9]--图像定位的优化、评价和应用简介.mp4 18.98M
) f2 B. V% }8 m' Q" U! g1 s2 D" P u; f4 e8 G
{14}--自动图运算与GPU使用策略 9 u: E5 H- s) X3 ^- {3 \. A
[14.1]--自动图运算.mp4 22.85M+ H# \! G2 E' X- ^* k0 s' L
[14.2]--GPU配置与使用策略.mp4 70.27M- k( b9 ^5 K# Y2 U
; U- G2 x2 u# y" w! K/ Z( Y6 N# ?{15}--图像语义分割 , f5 p8 I2 h" d1 U% o* P
[15.1]--图像语义分割简介.mp4 16.73M
4 T# z0 z) @- G, n[15.2]--图像语义分割网络结构——FCN.mp4 25.22M
2 K) n6 h. {2 u/ Y' ]. p[15.3]--图像语义分割网络FCN的跳接结构.mp4 15.17M
. M ?" c. @. t/ [[15.4]--图像语义分割网络FCN代码实现(一).mp4 30.12M
; S) P( W! p5 }9 {[15.5]--图像语义分割网络FCN代码实现(二).mp4 28.72M8 p+ X/ V7 H i1 J7 C7 W7 D. O
[15.6]--准备输入数据、可视化输入数据.mp4 85.07M
4 u3 I$ z0 P) S" u7 j6 J8 `3 M[15.7]--使用预训练网络.mp4 29.73M
5 f' [. q+ Q1 W( S. ][15.8]--获取模型中间层的输出.mp4 38.77M
( y8 }+ F% M |0 u[15.9]--FCN模型搭建（一）.mp4 81.38M
9 _5 _4 _0 K; T* [" _[15.10]--FCN模型搭建（二）.mp4 18.87M
. e1 Q5 T2 }0 _/ E7 T2 [[15.11]--FCN模型训练和预测.mp4 35.46M' e' n$ k/ o( z9 ^) M6 k* L
2 [! m" ]! r _
{16}--RNN循环神经网络 9 ^$ f% X5 Q0 ]/ e7 Q" I
[16.1]--RNN循环神经网络简介.mp4 34.53M
8 J: a( C* } G5 e$ v E3 ~9 J[16.2]--tf.keras循环神经网络-航空评论数据预处理（一）.mp4 42.99M3 ]6 _: c' n& ^! y
[16.3]--tf.keras循环神经网络-航空评论数据预处理（二）.mp4 30.64M
2 y. D. C( R+ u4 R4 J8 e' R+ H0 f[16.4]--tf.keras循环神经网络-航空评论数据分类模型.mp4 29.47M, j/ J* r z E7 e- }
7 Z& }# N# Y6 a' s+ T! N
{17}--RNN序列预测实例-空气污染预测 & d3 f, p6 ~$ o9 ]7 N, p6 s1 a
[17.1]--RNN序列预测实例-空气污染预测-数据预处理(一).mp4 99.78M: s3 b/ j; t; X6 Q) p* r# X9 [
[17.2]--RNN序列预测实例-空气污染预测-数据预处理(二).mp4 52.17M
1 f2 Y5 ~( E- v" t0 t- [[17.3]--RNN序列预测实例-空气污染预测-数据采样(一).mp4 36.62M
# W q/ c4 B; y0 J, j[17.4]--RNN序列预测实例-空气污染预测-数据采样(二).mp4 24.31M E9 o# x* q) D( B" p
[17.5]--RNN序列预测实例-空气污染预测-基础模型.mp4 33.27M
& p8 z0 d+ n1 M+ l[17.6]--RNN序列预测实例-空气污染预测-搭建LSTM模型.mp4 32.21M9 i) n; e- c; T/ y- n8 v% E6 ]- G
[17.7]--LSTM模型优化-多层LSTM和训练速度衰减.mp4 37.23M0 h- T _" `, i* f) y6 B+ n ?% z
[17.8]--LSTM模型的预测和评价.mp4 47.45M
7 r/ N: l+ a% D% x+ r0 ~5 v) j! L
{18}--使用免费GPU加速训练 5 T6 H2 m1 N5 U, g) W3 y% K* `* _
[18.1]--注册和使用界面简介.mp4 28.61M
7 T+ E! C; C6 m6 A7 d& `[18.2]--添加数据集和下载运行输出.mp4 31.03M; U4 ~+ Q+ x; A( z, l
8 S) k, K. ]8 E: F8 o3 X
{19}--下面的课程为1.x版本课程，感兴趣可以学习 0 [& G5 d; Q+ ]7 c+ k
(19.1)--Tensorflow1.x版本课程介绍（续）.pdf 158.45kb
3 ~' L; g0 l; O1 _7 P9 q2 J% E3 n9 Z) I
{20}--Tensorflow的简介与安装 5 Z: E1 v Z3 }* X$ |
[20.1]--Tensorflow的简介与安装.mp4 97.88M
, K$ v# _$ V/ Q9 o3 r+ n[20.2]--课程更新介绍及安装提示（2019.02）.mp4 13.86M
" h; X F2 X+ q$ Z" c; {' ]2 `" P6 V. j/ t. M
{21}--Tensorflow数据流图、张量及数据类型 4 t6 N7 Y1 z6 e! k# f
[21.1]--Tensorflow数据流图、张量及数据类型.mp4 87.25M
8 F5 Q$ D0 ?5 M# Y: K. y7 r2 V$ P2 r9 m2 N# Y6 ?
{22}--Tensorflow中的session、占位符和变量
' z5 I% ~7 M6 N K( B) s[22.1]--Tensorflow中的session、占位符和变量.mp4 51.86M+ v3 w5 h# k! @# ?! ]- z7 R( Y! J
( Z1 h: \7 i- D
{23}--机器学习基础-线性回归模型
- a9 y2 B- V9 E* k3 K[23.1]--机器学习基础-线性回归模型.mp4 139.82M
( s; x3 K1 G" n8 D/ p3 F3 K n) c6 z5 r1 r) c2 E- {) k
{25}--多分类问题-IRIS数据集
* J1 u7 H9 B. s1 [& V[25.1]--多分类问题-IRIS数据集.mp4 183.44M0 J4 r- S% e% x
; C8 l) e3 u# |; ]{26}--CNN卷积神经网络
5 b6 @% V! ?7 X# V5 D$ Q* d[26.1]--CNN卷积神经网络介绍.mp4 117.04M# V' l* G5 k; X; O0 D
[26.2]--Mnist手写数字数据集softmax识别.mp4 92.78M# \ R1 F8 O: v4 O: B3 E. B
[26.3]--卷积神经网络识别Mnist手写数字数据集.mp4 121.70M
4 N6 K6 R" c0 ~. Q
4 v# L" l, q& q: h1 T{27}--CNN卷积神经网络高级应用
2 }$ j' X" K v+ L* _, `[27.1]--Tensorflow读取机制与猫和狗识别数据集.mp4 167.29M. f% H7 n% P, F- w4 n
[27.2]--猫和狗数据集的CNN网络实现.mp4 193.89M1 p- v. H2 W! v5 |; q
[27.3]--CNN保存检查点.mp4 152.78M
; w7 z; z$ U+ v* Q8 P[27.4]--过拟合与正则化以及数据增强处理.mp4 123.87M
( v9 `# z0 P, w7 T; y[27.5]--Cifar-10数据集的CNN实现.mp4 201.78M9 d- H. B/ j! {' ]: Q' P9 b; L, J
[27.6]--批标准化简介与应用.mp4 141.82M6 n- K* t# c: @( [5 w
* o) u# O7 J% U5 ]{28}--新读取机制:tf.data模块 / U8 K( d( Y, G |7 f. e
[28.1]--使用tf.data读取猫狗数据集(一).mp4 32.85M1 B1 H7 n" H% j) R# V, q) B
[28.2]--使用tf.data读取猫狗数据集(二).mp4 88.89M" H- @+ J: [3 s
[28.3]--Feedableiterator使用实例（一）.mp4 28.88M& k; l3 r7 K/ ]+ v
[28.4]--Feedableiterator使用实例（二）.mp4 55.15M
7 `* i$ W" q. p% k# E+ T+ u, y! s4 j: T! ^ ^/ y4 g# R5 U
{29}--Tensorflow高级API——tf.layers模块
: b. B1 |0 ]+ w0 \' W[29.1]--tf.layers模块常用方法（一）.mp4 60.66M
8 q3 i8 ?: G' i, O. ]8 c[29.2]--tf.layers模块常用方法（二）.mp4 18.37M
" |5 T; P# {; R' `- s, X: [" b- @3 o
{30}--RNN循环神经网络
1 ^5 K) e( j- o& w[30.1]--RNN循环神经网络简介.mp4 44.52M
. r. a# ]3 r3 y. f: F* _! A! G[30.2]--RNN识别Mnist手写数字数据集.mp4 159.95M& v3 F) a# J8 |: a: K" R
[30.3]--美国航空公司Twitter评论数据集-数据预处理.mp4 75.38M
7 s6 C' e) l5 F, ~* l[30.4]--美国航空公司Twitter评论数据集-RNN实现.mp4 163.95M
( C0 b: ?# |+ Q* s. u# X- v
4 Z. C; u$ H1 J& Y{31}--练习作业-搜狗实验室搜狐新闻数据分类 , B, ?2 w# D" m2 I( p0 S0 e
[31.1]--练习作业-搜狗实验室搜狐新闻中文数据分类.mp4 106.81M! G& h" r" o9 ~3 K3 h1 s
$ }( T# V2 m, T" u{32}--附:Anaconda与Jputernotebook安装使用技巧
0 F) T; k0 W9 ?8 r: K3 \5 ~[32.1]--Anaconda的安装 .mp4 74.74M
" F6 E: R8 K- L: r[32.2]--conda的使用.mp4 41.33M9 {8 W7 D( d$ Q9 {
[32.3]--Notebook页面介绍.mp4 65.83M
, K/ I/ G7 \* _2 w8 V( S[32.4]--Jupyternotebook使用技巧（一）.mp4 51.62M5 F, O! ^/ u3 L
[32.5]--Jupyternotebook技巧（二）.mp4 90.21M7 B' q+ }6 N* K2 W1 k
3 D$ a% u- E2 X+ n& n8 D" `; P: S
日月光华-tensorflow资料 - ?$ c" @! N. F3 O6 S+ {, m" ^
datasets 8 C; @' f( d* @- ^+ A
model weights 3 \* P( K; V5 A4 y+ t$ A
tensorflow2.0代码 & }- I, D+ L- d# F- G' m2 G
日月光华tensorflow课程PPT 4 r# ^) c: E9 S
数据集 * X. q$ }& `* z/ t0 \
7 J: |" F( H4 ]1 }' \- e4 V; Q
, o4 k% T. W; R" |资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
1 Z+ M G6 d# f! S, r
6 `" D f( K; `& V) f4 B# p" }) C* Y4 M( p& i' Y# |7 F7 m
: W7 i; N6 B8 c' |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
