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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
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Java视频教程目录：+ s- Q5 Y3 A# u/ @: ?7 r- f
& v) b3 Y1 s- b# ^5 ~" i+ z" W第26节: 手动实现超参数搜索案例.mp4, D$ y; ?4 `$ r! P
第27节: 用sklearn封装keras模型.mp4( S4 I7 l5 i/ U( x
第28节: 用sklearn超参数搜索.mp4$ X( Z4 W! a& V A8 T- L2 X
第29节: 基础API介绍.mp4
8 U( V9 ]* | r' a+ S8 d, S% w: o第30节: tf.constant.mp4
1 V) O* U: p7 V5 q. q. P第31节: tf.strings与ragged_tensor.mp4/ A$ s# y0 ]+ m# z
第32节: sparse_tensor与tf.Variable.mp4
]1 O6 h- x7 p# t1 H9 O- i第33节: 自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp48 H7 j. E" H. ~
第34节: 使子类与lambda分别自定义层次.mp4; }1 ]5 J) S1 u( q
第35节: tf.function函数转换.mp43 P9 b" p9 H4 M2 G5 X/ E0 V* y
第36节: @tf.function函数转换.mp4
( t3 X' o5 _$ @第37节: 函数签名与图结构.mp4
- W2 j; Z3 ^+ e, C第38节: 近似求导.mp44 h, F9 `' r& p) F4 o
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第39节: tf.GradientTape基本使用方法.mp4
) s/ b# w' f7 d1 f: q: P# s第40节: tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4' G2 c# ?5 N. c$ o* \- A" [
第41节: 其它常用API介绍.mp4
' K U, b6 v; E9 A第42节: 调用data_API.mp4+ W# B5 s* i9 K! ?
第43节: 调用tf_data.mp4
0 c. g! G8 ~! W* k第44节: 生成csv文件.mp4
, k* \; |0 p+ X( S6 O- p) ^第45节: 调用tf.io.decode_csv工具.mp4
9 g6 O5 l% p3 v% W* Z第46节: tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4) }/ J- j1 ?- n/ l
第47节: tfrecord API导入.mp44 s% I2 L c2 ]8 U n5 n
第48节: 生成tfrecords文件.mp4
3 x" V t' B9 L2 U; b% d第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp4
( s9 o9 o9 E8 d4 |第50节: datasetAPI注意事项.mp46 s7 W6 I$ D7 e2 W" c/ t2 \: X
第51节: Estimator介绍.mp40 l+ H: n% m* c' ~: m N
第52节: 泰坦尼克问题分析.mp4
0 G" T, R. T# }- |6 K- N第53节: feature_column使用.mp49 M7 a( i3 L! |+ w: z' K% R9 e. u* k
第54节: keras_to_estimator.mp4
. `" l9 @) Y0 t8 s% C. a9 q# \第55节: 预定义estimator使用.mp4
+ F3 p" M" O8 \3 E+ I6 K第56节: 交叉特征.mp4
$ c9 Q0 q2 F" w- s+ S5 Z第57节: TF1.0引入.mp4& M$ t( A1 Y5 K* L
第58节: TF1.0计算图构建.mp4
4 B) H2 ?3 \$ K1 [/ f. \; P& n+ U) l第59节: TF1.0模型训练.mp4
) ^1 t1 ?) {+ @% s# |第60节: TF1_dataset使用.mp4/ @: ^$ g1 x o0 g5 G
第61节: TF1_自定义estimator.mp4
R l3 T+ Z" E5 H! }, E) k4 q$ {第62节: API改动升级与课程总结.mp4! v" Q, J( i* |! s; j C
第63节: 卷积神经网络引入与总体结构.mp4; v3 d7 F* T% b" D, q
第64节: 卷积解决的问题.mp4
% U; e# ?+ c& c& ~' Q3 k0 \第65节: 卷积的计算.mp4) w6 k1 S1 l: d/ n# P% | w
第66节: 池化操作.mp4
9 _8 Y2 f. B% z+ W ]: e第67节: 卷积神经网络.mp4' L1 |3 ], M" x: v
第68节: 深度可分离卷积网络.mp4
) W, J2 o( m+ |( l' B第69节: 深度可分离卷积网络.mp42 B3 ?/ P: S9 r$ w7 Q4 N ^
第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp48 y3 D4 w3 p Z
第71节: Keras_generator读取数据.mp4 D p4 x& z; W* h" H
第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4
, J' [) U$ R( W第73节: 10monkeys模型微调.mp4 N; r4 _4 M! u. L7 f7 V
第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4* B4 W }9 w: q$ W
第75节: 模型训练与预测.mp4
! H6 x. l; M5 _- d第76节: 章节总结.mp43 O" T9 _: B8 q) _" k! v
第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp49 u0 e0 K9 j$ R, O
第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp4- M& s3 ]$ L# {: K1 `. c7 r/ N* I
第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp4
7 V O1 u7 F2 a- |- M/ }/ a) q第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp4
, r8 Y* B; b) Z) c" `# q/ X: k第81节: 循环神经网络文本分类.mp4" L- V6 X" ~* O
第82节: 文本生成之数据处理.mp4
$ U$ m$ S2 P& [) f( i第83节: 文本生成之构建模型.mp4
* ?. F7 D8 W8 y" i8 h3 Y! X第84节: 文本生成之采样生成文本.mp4; V6 B7 d G* S" k8 L! A) r# m. h
第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4 z/ c/ T/ ?# D# M9 n
第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp4; G0 }; _4 h4 g/ y. j# V
第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts6 }. ]& L5 h) B# F9 @
第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts" h+ L. M( u- \% |) H4 l( r6 v
第89节: 章节总结.ts
% ]( l" t- J/ X. B4 i5 w第90节: 课程引入与GPU设置.mp4& M% p! \: I! B9 X
第91节: GPU默认设置.mp4
+ S0 b$ r" H' o. X第92节: 内存增长和虚拟设备.mp4
$ b& j$ W K6 P" Y5 v8 I第93节: GPU手动设置.mp48 y3 t4 }& F. C. I6 w
第94节: 分布式策略.mp4 n' d6 s" c5 N$ S
第95节: keras分布式.mp4
5 n& _/ n/ c; s& ?, ^. n. n# m第96节: estimator分布式.mp4* ]1 M' u" u$ ~7 f m
第97节: 自定义流程.mp4
; P) M$ M, Z v* T: V' z" o& |第98节: 分布式自定义流程.mp4
5 u5 |; n9 }& U; @3 m: s第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts
8 O `8 o' e; v8 C% J第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts6 S7 V( g( T6 D# @/ h
第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts; F, L* V* a1 O3 j9 |4 {7 W
第102节: 签名函数转化为SavedModel.ts
8 O" a Y) C* u2 B4 ~2 c' [6 Q; n第103节: 签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.ts
7 x! v& W- u9 }# T第104节: tflite保存与解释与量化.ts
3 n* K" Y# r7 v第105节: 本章总结.mp4+ R. a' N0 X3 p u' z
第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp4
' g+ f- ]5 x: Q& G7 [! B* Z第107节: Android部署模型与总结.mp4, V2 a0 q- b7 a" ~. @/ u9 _
第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts0 F$ e" _( Z8 {* l9 q
第109节: 数据预处理理与读取.ts- N7 }# Q: c* @/ F
第110节: 数据id化与dataset生成.ts
; U! A- I+ ^" K y第111节: Encoder构建.ts7 q: Q% N5 X( j' J& [
第112节: attention构建.ts4 ?) B0 f' Q8 M6 y: Y
第113节: Decoder构建.ts9 A5 w7 l( S4 \; ], B" V
第114节: 损失函数与单步训练函数.ts
" [$ b* P" g, K( H- a6 k# b3 V第115节: 模型训练.ts9 D9 q2 W; g) B/ ]9 A- _ {
第116节: 模型预测实现.ts% i9 m8 ?2 T# A" B6 P: L2 n* b
第117节: 样例例分析与总结.ts
`5 @: f( k, S! E: G* T第118节: Transformer模型总体架构.ts3 ^ `8 [2 b( Z1 j+ S. i
第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts
6 ?3 J0 D L1 y/ N) U; ^/ R; f第120节: 多头注意力与位置编码.ts
% q8 d3 x7 l& y, m- H; _第121节: Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts3 Y: l/ K2 }! n N/ l3 e' d
第122节: 数据预处理与dataset生成.ts3 \: G' G9 }/ l
第123节: 位置编码.ts# X S% X8 E! g, s6 s0 s
第124节: mask构建.ts
' ^- m5 k( z, P第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts- [) P, Y7 F- t+ i3 @+ v
第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts
2 } u3 c: c. F+ f/ I/ {, [第127节: 多头注意力机制实现.ts- w1 s; W S& v
第128节: feedforward层次实现.ts# O7 { i7 z* _6 ]& u
第129节: EncoderLayer.ts: Q% a3 k! @6 O: b8 s4 b# A
第130节: DecoderLayer.ts
$ q5 ?7 a& x- W( z0 t k3 ^第131节: EncoderModel.ts, e& G4 J$ ]# g) i
第132节: DecoderModel.ts; u6 X9 \) V" m5 s$ Q. q+ L
第133节: Transformer.ts
3 |9 J( n% p, J* {$ s第134节: 自定义学习率.ts3 l' m* j$ b& [) w% J
第135节: Mask创建与使用.ts
& M' o) W: R- S6 m, \, O( Y第136节: 模型训练.ts
% i% d: b- s( D- V P第137节: 模型预测实现.ts
( V* C' w6 V& g' S第138节: attention可视化.ts2 J0 F8 r8 U/ k2 a+ E' @8 M
第139节: 案例展示.mp4 Q4 V8 v& n& T; [/ [
第140节: 如何学习更多模型[完].mp4( A" d C) z9 \) Z' D
资料包.rar5 C& H1 z+ `/ M* m
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发表于 2020-4-3 22:58:40
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