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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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集数合计：140节[javazx.com]
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Java视频教程详情描述：
# k/ ^ R; y* e9 u- C" [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 & H9 w' w) Y9 @1 G; w: f, `; `. m
, b7 D! i7 n" c! g5 G# w5 [Java视频教程目录：
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+ q7 `1 Y1 Q8 ^1 l+ D$ Z9 Z
第26节: 手动实现超参数搜索案例.mp40 c. C5 n1 m, O. t7 c% V
第27节: 用sklearn封装keras模型.mp4) ?2 m$ n2 ?$ _" a. g' M
第28节: 用sklearn超参数搜索.mp4
+ u/ n8 @0 i, R! M8 v第29节: 基础API介绍.mp4$ {+ a {/ ]( k' A" D; ?
第30节: tf.constant.mp4% A4 |- [$ p& |# G1 {
第31节: tf.strings与ragged_tensor.mp4
5 N# {/ E; r; D8 g6 Y第32节: sparse_tensor与tf.Variable.mp4
5 E9 S% e9 L6 i% o5 l第33节: 自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4& c7 r8 G5 v9 j m; @" I. m% c
第34节: 使子类与lambda分别自定义层次.mp48 Q* H/ ^8 n/ M" k
第35节: tf.function函数转换.mp47 n3 D; F- J4 s
第36节: @tf.function函数转换.mp42 i3 ^! u1 d: \5 ?8 e
第37节: 函数签名与图结构.mp47 W. q, |# q' `$ X
第38节: 近似求导.mp4: p6 F% a" N$ ^
【Java自学网 www.javazx.com】% s7 Y2 y Y+ J2 c( Q* G! S
第39节: tf.GradientTape基本使用方法.mp4
4 G, g) {2 [/ [: m7 Q P2 f" K2 j第40节: tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp48 r/ d4 z' P) c6 ~% y
第41节: 其它常用API介绍.mp4
* Q3 I* e/ z/ D& r6 E第42节: 调用data_API.mp44 m# p' X' O6 T4 _3 ~5 P7 A
第43节: 调用tf_data.mp4
6 I1 p8 P7 K$ Z/ I第44节: 生成csv文件.mp4! ~* U0 [1 e" W
第45节: 调用tf.io.decode_csv工具.mp42 y, @; l b8 T' |8 I t
第46节: tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4
0 W7 v$ H1 Q4 r4 B) ~2 I7 {& A第47节: tfrecord API导入.mp4$ p- T# G% t1 [
第48节: 生成tfrecords文件.mp4
H1 Y6 V9 v. W) Q9 A7 } u第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp4' {- C( r) V: f9 Q$ ~6 ^% O' L' Y; Z3 B
第50节: datasetAPI注意事项.mp4
$ x- C+ v2 o. c+ a+ l% o第51节: Estimator介绍.mp4
4 f% d' H i/ Y3 ~" x) @# R第52节: 泰坦尼克问题分析.mp4/ l& \' {! y. a9 l3 a+ n$ z8 W
第53节: feature_column使用.mp4
3 f c! p8 Q8 D* j$ K- t2 }- z第54节: keras_to_estimator.mp4 ~' }. ^& Y# k2 c! t6 P" i% U6 e
第55节: 预定义estimator使用.mp44 L2 D N1 Q) N8 X
第56节: 交叉特征.mp4+ g% T. A3 V. J5 k$ X( }' P
第57节: TF1.0引入.mp4
" ^" P5 |/ f/ ?: i. m第58节: TF1.0计算图构建.mp4
) @( T/ b, o6 g: C" _) a1 @第59节: TF1.0模型训练.mp4: J t( W- L4 u* L, V: g
第60节: TF1_dataset使用.mp4
: v9 u# s1 h/ C第61节: TF1_自定义estimator.mp4
5 |9 ?+ e) [; _0 t7 _& g第62节: API改动升级与课程总结.mp4/ w; r0 a. w, S: h; Q( H
第63节: 卷积神经网络引入与总体结构.mp4
$ m" j* A+ X9 J/ w3 t第64节: 卷积解决的问题.mp4
. M. n1 @/ P2 D v& I. O9 f! ]第65节: 卷积的计算.mp4
% c2 p4 x: Q5 f9 v1 P+ j第66节: 池化操作.mp4" ~$ X& H, s! s" b8 O( N H& S8 N% j
第67节: 卷积神经网络.mp4
! E/ C& X/ v+ f& s* Q( T0 L* r第68节: 深度可分离卷积网络.mp4) |0 A9 s. l' e9 M; I4 g
第69节: 深度可分离卷积网络.mp4
$ c$ Z' ]% l2 i- X# i9 o# _" ]第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4
$ t2 }, ~; |3 m5 t4 G第71节: Keras_generator读取数据.mp44 Q, [, ^* z; D P
第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4
4 k4 Z+ K$ y+ ~" r2 B; x( n) a第73节: 10monkeys模型微调.mp4
6 S, w. X p1 ]! w第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4
$ m+ j+ u& f: ~) _* e第75节: 模型训练与预测.mp4
7 q4 k% _; {" E4 ~& m3 a# N& c第76节: 章节总结.mp4% O' F6 }1 J* S% ~4 A
第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp4
' m+ t# a- a% H1 Y第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp49 n) s$ c0 i' ?6 B
第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp48 `. L& K$ }) [9 d' F
第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp4
/ h. k7 u- K2 G/ H3 f2 b/ L3 a' U第81节: 循环神经网络文本分类.mp4; e0 C) T2 v9 {0 C; G( c8 x
第82节: 文本生成之数据处理.mp4
3 ]- H1 H7 z- k/ }" [第83节: 文本生成之构建模型.mp4
( K: b2 l# S, |- @2 |, e第84节: 文本生成之采样生成文本.mp4+ X* v1 }7 }+ ~6 B
第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4
# O& ?+ k" t/ W, f3 P3 v第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp41 |# g+ G, R, l1 d+ h5 `: S
第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts4 k, O% l' ?( e+ }/ Q+ L* ^$ g
第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts: y* E% p# t V
第89节: 章节总结.ts& L2 j. D$ `3 |6 t1 t
第90节: 课程引入与GPU设置.mp4: a% c6 S3 j* u3 S4 ]8 V8 d
第91节: GPU默认设置.mp4# F5 b( m r3 h8 e- P
第92节: 内存增长和虚拟设备.mp46 U( I% a0 k% r3 ~/ X
第93节: GPU手动设置.mp4* V" `: n6 l6 {, c' @& J) S8 r
第94节: 分布式策略.mp42 l; x M( q3 L) Q
第95节: keras分布式.mp4
" L# `1 D( N) H7 @9 ?4 h3 G' E* g第96节: estimator分布式.mp4
7 W' J$ v' _8 ^* y" W4 z* _- L+ [第97节: 自定义流程.mp4
4 }2 g8 \3 s7 E' T4 \第98节: 分布式自定义流程.mp4
% A! m* u) V1 w( G第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts
9 g: w. f: r7 ^2 |/ r2 l2 T第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts
6 {% r& w9 G2 p$ E- Q; S, Z! g第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts
2 s! ^8 X) X9 e9 q& P4 ~第102节: 签名函数转化为SavedModel.ts0 s9 Q+ {. Y% G" s) G" c/ D
第103节: 签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.ts
0 n' k1 ?# o* C5 R" V第104节: tflite保存与解释与量化.ts( y/ D. _* V- H
第105节: 本章总结.mp4
9 X9 B& h' }) ^7 T* _. r8 R1 n第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp4# G& o+ X j* b' w) a/ P# m/ S4 ]9 P7 {6 A
第107节: Android部署模型与总结.mp4! {& E) ^! z5 |3 M; S3 h0 \
第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts
8 n/ K7 Z i6 g第109节: 数据预处理理与读取.ts" u+ o. ^5 g7 E
第110节: 数据id化与dataset生成.ts/ E* A% E- c! `. j
第111节: Encoder构建.ts
# v4 w1 s) q; \& R第112节: attention构建.ts" k8 d9 f( n# v3 Y1 X( v6 b
第113节: Decoder构建.ts
! U: e8 J p2 B/ t, V第114节: 损失函数与单步训练函数.ts6 M: i/ w* _) v8 o) V4 p
第115节: 模型训练.ts# E) A3 U1 m" k, ^, l; _: _ @
第116节: 模型预测实现.ts
! a! Z4 x; D8 z" G- h" z' _! |2 a6 g第117节: 样例例分析与总结.ts
. D2 ~1 t {( |( B8 |第118节: Transformer模型总体架构.ts
) W+ H- B1 B% r7 a0 f) z8 [' L! {第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts
+ y& P# C1 `3 p8 m3 l2 S9 V* P第120节: 多头注意力与位置编码.ts
, q9 \4 U0 M" H3 @第121节: Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts
& k4 }+ a+ k" |" }" \1 p U( w第122节: 数据预处理与dataset生成.ts$ Z. l; m4 x6 p
第123节: 位置编码.ts% P$ `. a; z( z" Q r
第124节: mask构建.ts
+ p* u( k+ x( \: [5 n第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts+ C7 z: t; y. ?, ]* d
第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts
r. o% s! S6 A第127节: 多头注意力机制实现.ts
2 _! s! F3 U+ _ j+ ]2 H! W第128节: feedforward层次实现.ts
- F+ O/ i$ s; `: Y9 j* \" S第129节: EncoderLayer.ts
7 Q( S: N v) p' P+ [* g第130节: DecoderLayer.ts$ U; A5 i( {5 r1 i+ f- _
第131节: EncoderModel.ts
9 v$ k- C# b2 R+ F4 l' J; t第132节: DecoderModel.ts# h1 u* x; U! \9 U, o- J6 E+ O
第133节: Transformer.ts' q4 X) M' @. {$ ^% `5 m; D
第134节: 自定义学习率.ts
; R# i# A: g n/ y3 d第135节: Mask创建与使用.ts
, C6 r9 m% J( z7 q2 Y# r" s第136节: 模型训练.ts2 z& `) I8 m1 z. m- ?* d: G
第137节: 模型预测实现.ts- w- T5 W! S+ W9 O4 x' Q
第138节: attention可视化.ts P3 N5 B0 U' J' ^* Y. v$ F2 d2 h! U
第139节: 案例展示.mp4
6 ?+ e N: @2 D2 W: \1 g第140节: 如何学习更多模型[完].mp4
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6 ~ N( I$ o: R+ e( s/ ^- I
9 r3 i) U9 O' Z) O4 V1 \. Y% ^- m
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