Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶课程介绍(A000419)：
课程以Tensorflow2.0为主体，以图像分类、房价预测、文本分类、文本生成、机器翻译、泰坦尼克生存预测等项目为依托，讲解Tensorflow框架的使用方法，让学员获得灵活使用Tensorflow的能力，达到初级深度学习工程师的水平。
课程目录：
- 第1章 Tensorflow简介与环境搭建试看11 节 | 129分钟
- 本门课程的入门章节，简要介绍了tensorflow是什么，s [ [ ] \ 3 n ? C详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及h n Ntens: [ \ S o qorflow的架构和强大特性。并在Tensorflow1.0、pytorch、Tensorflow2.0之间做了对比。f ? P M最后通过实战讲解了在GooR a ] ! r pgle cloud和AWS两个平台上的环境配置。
- 收起列表
- 视频：1-1 课程导学 (14:47)h – A N试看
- 视频：1-2 Tensorflo0 ) iw是什么 (09:38)
- 视频：1-3 Tensorflow版U 2 H k m本变迁与tf1.0架构 (09:00)
- 视频：1-4 Tensorflow2.R \ ? % l @ 90架构 (08:17)试看
- 视V ~ 0 = v频：1-5 Tensorflow&pytorch比较 (16:51)试看
- 视频：1-6m + U / w Tensorflow环境配置 (04:48)
- 视频：1-7 Google_cloud无GPU环境搭建 (12:55)
- 视频：1-8 Google_cloud_远程jupyter_notebQ U M G A gook配置 (15:35)
- 视频：1-9 GP p z E S J 4 g .oogle_clt { K , xoud_gpu_tensorflow配置 (12:42)
- 视频：1-10 Google_cloud_gpu_tensorflow镜像配置 (10:32)
- 视频：1-11 AWS云平台环境配置 (13:22)
- 第2章 Ten$ C e M ~ X Asorflow keras实战18 节 | 195分钟
- 本门课程的基础章节，详细介绍了如何使用tf.keras进行模型的搭建以及大量的深度学习的理论知识。理论知识包括分类问题、回归问题、损失函数、神w 2 e / [ * C ?经网络、激活s D 3 m x函数、dropout、批归一化、深度神经网络、Wide&Deep模型、密集特征、稀疏特征、超参数搜索等及其在图像分类、房价预测上的实现。…
- 收起列表
- 视频：2-1 tfkeras简介 (09:18)
- 视频I o M Z J：2-9 U 6 – Y = i p2 分类回归与目标函数 (08:02)
- 视频：2-3 实战分类模型* 3 _ t * , . K .之数据读取与展示 (13:04)
- 视频：2-4 实战分} n F ~ F \ m类模型之模型构建 (17:24)
- 视J A B C 3 X { j频：2-5 实战分类模型之数据归一化 (07:55)
- 视频：2-6 实战回调函数 (11:1/ – $ t { d 43)
- 视频：2-7 实战回归模型 (16:05)
- 视频h I R ]：2-8 神经网络讲解 (11:18)
- 视频：2-9 实战深度神经网络 (08:38)
- 视频U V W # ] O I R m：2-10 实战批归一化、激活函数、dropout (13:51)
- 视频：2-11 wide_deem $ b ! h V S A 3p模型 (15:13)
- 视频：2-12 函数API实现wide&deep模N = 9 t h s型 (07:04)
- 视频：2-13 子类API实现wide&? 1 ^ | ; 2;deep模型 (06[ [ 5 . ? 0 X +:19)
- 视频：2-14 wide&deep模型的多输入与多输出实战 (11:2B w !9)
- 视频：2-15 超参数搜索 (09:10)
- 视频：2-16 手动实现超参数搜索实战 (09:33)
- 视频：2-17 实战sklearn封装keras模型 (09:38)
- 视频：2-18 实战sklearn超参数搜索 (09:20)
- 第3章 Tensorflow基础API使用13 节 | 124分钟
- 接上一节课中使用高级抽象的API tf.keras? w * ,搭建模型，本节课则介绍了基础的API来方便大家更加灵活的定义和使用模型。课程内容包括tensorflow基础数据类型、自定义模型和损失函数、自定义求导、tf.funct# G Z ; jion、图结构等以及其在图像分类、房价预测上的实现。…
- 收起列表
- 视频：3-1 tf基础API引入 (05:07)
- 视频：3-2 实战tf.constS I \ m j Cant (07:09)
- 视频：3-3 实战tf.strings与ragged tensor (08:09)
- 视频：3-4 实战sparse tensor与tf.Variable (11:13)
- 视频：3-5 实战自定义损失函数与DenT r R jseLayer回顾 (09:27)
- 视频：3-6 使子类与lambda分别实战自定义层次 (12:31)
- 视频：3-7 tf.function函数转换 (07:56)
- 视频：3-P 5 ; k b @8 @tf.funM \ 3ction函数转换 (08:45)
- 视频：3-9 函数签名\ q h 2 u与图结V b * Q Q \ [ P 1构 (12:45)
- 视频：3-10 近似求导 (07:44)
- 视频：3-11 tf.GradientTape基本z B \ % r使用方法 (14:55)
- 视频：3-12 tf.GradientTape与tf.keras结合使用 (15:46)
- 视频：3-13 章节总结 (01:41)
- 第4章 Tensorflow dataset使用9 节 | 108分钟
- 介绍Tensorflow dataset空间下h F l W 3 7 ? ! bAPI的使用，dataset API主要用于读取数据。本届课程通过在房价预测问题上的实战详细的介绍如何使用tf.dataset读取csv文件和tfrecord文件。
- 收起列表
- 视频：4-1 data_API引入 (03:59)
- 视d { % F O h 2 P频：4-2 tf_data基础API使用 (13:44)
- 视频：4-3 生成csv文件 (13:15)
- 视频：4-4 tf.io.decode_csv使用 (12:46)
- 视频：4-5 tf.data读取csH H L } P `v文件并与tf.keras结合使用 (15:29)
- 视频：4-6 tfrecord基础API使用 (18:34)
- 视频：4-7 生b & / D s 7 v成tfi % ; = D , Jrecords文件 (20:34)
- 视频：4-8 tf.data读取tfrecord文件并与@ / vtf.keras结[ k { ; j % ;合使用 (080 v s / #:19)
- 视频：4-9 章节总结 (00:57)
- 第5章 Tensorl ^ J $ ` ? C , gflow Estimator使用与tf1.012 节 | 131分钟
- 本节课分为两部分，第一部分介绍tensorflow中estimator和特征列的API的使用，estimator是和kerasn g b平级的用于模型抽象的高级API，会使用泰坦尼克生存预测项目来详细的讲解特征抽取和estimator使R 7 & | # W \用。学习完以上的基2 F i 8 ~ a ) $础知M ; m识后，在第二部分中会讲解tf1.0的知识点来方便大家对比2.0与1.0的区别。…
- 收起列表
- 视频R O ; ` 3 j = . z：5-1 课程引入 (03:04)
- 视频：5-2 泰* u z 5坦尼克F F s 3 9 J问题引入分析 (12:24)
- 视频：5-3 feature_column使用 (13:26)
- 视频：c H – k K5-4 keras_to_estimator (08:49)
- 视频：5-5 预定义estimator使用 (12:06)
- 视频：5-6 交叉特征实战 (08:09)
- 视频：5-7 TF1.0引入 (03:37)
- 视频：5-8 TF1.0计算图e w L 3 C g `构建 (09:51)
- 视频：5-9 TF1.0模型训练 (09:48)
- 视频：5-10 TF1_dataset使用 (14:54)
- 视频：5-11 TF1_自定义es% n l B C % K /timator (16:30)
- 视频：5-12M H ( 6 @ f 8 X API改动升级与课程总结 (17:43)
- 第E b Z 4 O + l 76章 卷积神经网络14 节 | 139分钟
- 本节课程依托图像分L t L ` : ) V d y类与两个Kaggle数据集项目，主要讲解卷积神经网络，包括卷积、池化、卷积网络、数据增强、迁移学习等知识。详细的讲解了卷积操作的过程。同时还对如何使用Kaggle平台上的GPU进行2 l J的讲解。
- 收起列表
- 视频：6-1 卷积神经网络引入与总体结构 (07:57)
- 视频：6-2 卷积解决的问题 (07:57)
- 视频：6-3 卷积的计算 (08:18)
- 视频：6-4 池化操作 (03:41)
- 视频：6-5 卷积神经网络实战 (10:05)
- 视频：6-6 深度可分离卷积网络 (11:20)
- 视频：6-7 深度可分离卷积网络实战 (04:46)
- 视频：6-8 Kaggle平台与10monkeu ~ \ L Wys数据集介绍 (06:2| G \1)
- 视频：6-9 Keras generator读取数据 (16:48)
- 视频：6-10 10monkeys基础模型搭建与训练 (12:58)
- 视频：6-11 10monkeys模型微调 (16:10)
- 视频：6-12 keras generator读取cifar10数据集 (16:5\ z J n E W H { l8)
- 视频：6-13 模型训练与预测 (09:56)
- 视频Z L ` I：6-14 章节总结 (04:39)
- 第7章 循环神经网络13 节 | 141分钟
- 本节课程依托文本分类和文本生成两个项目，对序列a n O / $ O C 0式问题、循环神经网d % e % t 2 \ b o络、LSTM、双向LSTM等模型进行了详细的讲解和实战。
- 收起列表
- 视频：7-1 循环神经网络引入与embedding (07:31)
- 视频：7-2 数据集载入与构建词表索引 (09:47)
- 视频：7-3 数据padding、模型构建与训练 (11:12)
- 视频：7-4 序列式问题与L D B I d T循环神经网络q , Q ? + t f p [ (13:00)
- 视频：7` 3 ] : $-5 循环神经网络实战文本分类 (14:41)
- 视频：7-6 文本生成之数据处理 (14:04)\ { t t 4 W } f
- 视频：7-u q X g $ D7 文本生成实战之构建模型 (16:48)
- 视频：7-8 文本生成实战之采样生成文本 (13:1j / U q { )6)
- 视频：7-9 LSTM长短期记忆网络 (08:26h / 9 x)
- 视频：7-10 LSTM文本T h u分类与文本生成实战 (09:14)
- 视频：7-11 subword文本分类之F U I ? c 0 u K数据集载入与tokenizer (10:16)
- 视频：7-12 subword文本分[ s + R Q *类之dataset变换与模型训f G F H练 (08:33)
- 视频：7-13 章节总结 (03:28)
- 第8章 Tensorflow分布式9 节 | 91分钟
- 本节课程依托图像分类项目，对tensorf5 a 4 @ } m ) B rlow框架中的分布式原理和策略进行了详细的P i ! B讲解，并在实战中予以实现。尤其是对参数服务器的分布式的并行架构进行详细的阐述K , ^ Y 0 O。
- 收起列表
- 视频5 K ? 3：8-1 课程引入与GPU设置 (05:55)
- 视频：8-2 GPU默认设置 (08:03)
- 视频：8-3 内存增长和虚拟设备实战 (09:24)
- 视频：8* v f 8 I X Z I u-4 GPU手动设置实战 (08:46)
- 视频：8-5 分布式策略 (12:08)
- 视频：8-/ % d ? F6 keras分布式实战 (08:15)
- 视频：8-7 estimator分5 & # b X $ . G `布式实战 (08:29)
- 视频：8-8 自定义流程实战 (17:06)
- 视频：8-9 分布式自定义流程实战 (12:43)
- 第9章 Tensorflow模型保存与部署9 节 | 106分钟
- 本节课程依托图像分类项目，对tensorflow模型和部署进行了详细的讲解，包括普通的模型保存、tflite的使用、模型的android的部署、在js上的部署等以及对应的实战。
- 收起列c / } + { + 7 L I表
- 视频：9-1 课程引入与TFLitN Z Se_x264 (12:25)
- 视频：9-2 保存模型结构加参数与保存参数实战 (07:09)
- 视频：9-3 Keras模型转化为Savez N g 7dModel (11:30)
- 视频：9-4 签名函数转@ ; F化为SaveG Z T 3 &dModel (? G 6 G r $ *05:22)
- 视频：9-5 签名函数，Sa% } = d m B . 5 WvedModel和Keras模型到具体函数转换 (06:22)
- 视频：9-6 tflite保存与解释与量化 (19:08)
- 视频：9-7 tensorflowjs转换模型 (14:4} | X P V & f U0)
- 视频：9-8 tensorflowjs搭建服务器载\ } m M .入模型实战 (14:33)
- 视频+ y W } ^ E ( i：9-9 AndroY P B E C ? A * iid_ ^ f部; O c R D L E署模型实战与总结 (14:10)
- 第z e * z N10章 机器翻译33 节 | 376分钟
- 本节课程依托机器翻译项目，对transformer模型进行了详细的讲解，包括可缩放点积注意力、4 F . &多头注意力等知识。并对该模型进行了实现。同时，讲解了tensorflow中常用算法库tensoro = w g ;2tensor的使用r B { 0，并使用tensor2tensor中已有的最新算法在图像分类和机器翻译上i 7 Z H t 5进行了最高效果的训练。…
- 收起列表
- 视频：1Q p ( s s ! E D0-1 课程引E ( + e ) 3 H A入与seq2seq+attention模型讲解 (10:25)
- 视频：10-2 数据预处理理与读k @ N s q ` R = +取 (16:15| ` , z)
- 视频：10-3 数据id化与dataset生成 (13:32)
- 视频：\ a * q z 4 ( x10-4 Enco+ 6 ` V V 6 s 6der构建 (08:18)
- 视频：10-5 attention构建 (08:12)
- 视频：10-6 Decoder构建 (10:45)
- 视频q / 6 F：10-7 损失函数与单步训练函数 (10:14)
- 视频：10-8 模型训练 (06:46)
- 视频：10-9 模型预测实现 (16:11)
- 视频：10-10 样例例分析与总结 (08:59)
- 视频：10-11 Transformer模型总体架构 (10:24)
- 视频：10-12 EJ } ! U $ z . Xncoder-Decoder架构与缩放点击注意力 (09:56)
- 视频：* / M i e ! q10-13 多头注意力与位置编码 (08:56)
- 视频：10-14 Add、Normalize、Decoding过程与总结 (07:59)
- 视频：10-15 数据预处理与dataset生成 (20:09)
- 视频：10-16 位置编码 (10:47)
- 视频：10-17 mask构建 (07:54)
- 视频：10-18 缩放点积注意力机制实现(1) (10:32)
- 视频：10-19 缩放点积注意力机制实现(2) (08:00)
- 视S 2 l % N频：10-20 多头注意力机制实现 (15:34)
- 视频：10-21 feedforward层次实现 (02:24)
- 视频：10-226 F \ % A EncoderLayer实现 (11:33)
- 视频：10-23 Deco6 – ( P g C mderLo y b / # B 4ayer实d b y v p r : D现 (13:34)
- 视频：10-24 EncoderModel实现 (11:12)
- 视频：10-25 DecoderModel实现 (11:50)
- 视频：10-26 Transformer实现 (13:50)
- 视频：10-27 自定义学习率 (11:23D + } 7)
- 视频：10-28 Mask创V H [ m !建与使用 (18:12)
- 视频：10-29 模型训练 (14:03)
- 视频：10-30 模型预测实现 (15:10)
- 视频：10-31 attention可视化 (12Z ] Y:32)
- 视频：10-32 示例展示与实战总结 (11:35)
- 视频：10-b R K c x ~33 GPT与Bert与课程C g E H m 2 – a ?总结 (08:13)
文件目录y x 5 D 1：
| Google老师3 p , r亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶 |
| │ ├─第10章 机器翻译 |
| │ │ 10-1 课程引入与seq25 k a $ | f 6 S [seq+attention模型讲解~1T [ ! f Z ^ ( i.mp4 |
| │ │ 10-1 课程引入与seq2seq+attention模型t W ^ T H i讲解.mp4 |
| │ │ 10-10 样例例分析与总结~1.mp4 |
| │ │ 10-10 样例例分析与总结.mp4 |
| │ │ 10-11 Transformer模M 4 –型总体架构~1.mp4 |
| │ │ 10-11 Transformer模型总体架构.mp4 |
| │ │ 10-12 Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力~1.mp4 |
| │ │ 10-12 Encoder-Decoder3 ; , \ ) O架构与缩放点击注意力.mp4 |
| │ │ 10-13 多头注意力与位置编码~1.mp4 |
| │ │ 10-13 多头注意力与位置编码.mpX } C }4 |
| │N x P │ 1^ K & H E ^ Y \0-14 Add、Normalize、Decod* y N : ) D j / Xing过程与总结~1.mp4 |
| │ │ 10-17 j A P T C o ^4 Add、Normalize、Decoding过程与总结.mp4 |
| │ │ 10-15 数据预处理与dataset生成~1.mp4 |
| │ │ 10-15 数据预处理与dataset生成.mp4 |
| │ │ 10-16 位置编码~1.mp4 |
| │ │ 10-16 位置编码.mp4 |
| │ │ 10-17 mask构建~1.mp4 |
| │ │ 10-1y y s7 mask构: v ]建.mp4 |
| │ │ 10-185 I r 缩放点积注意力机制实现(1)~1.mp4 |
| │ │ 10-18 缩放点积注意力机制实现(1).mp4 |
| │ │ 10-19 缩放点积注意力机制实现(2)~1.mp4 |
| │ │ 10-19 缩放点积注意力机制实现(2).mp4 |
| │ │ 10-2 数据预处理理与读取~1.mp4 |
| │ │ 10-2 数据预处理理与读取.mp4 |
| │ │ 10-20 多头注意力机制实现~1.mp4J 6 R Q , H 2 |
| │ │ 10-20 多头注意力机制实现.mp4 |
| │ │K ( ^ % ! 3 10-21 feedforF \ s z B –ward层次实现~1.mp4 |
| │ │ 1\ p d 2 S 0 \0-21 feedforward层次实现.mp4 |
| │ │ 10-22 EncoD J s j rderLayer实现~1.mp4 |
| │ │ 10-22 Encoderd } \ z C / * ILayer实现.mp4 |
| │ │ 10-23, \ \ H o B ^ DecQ q | eoderLayer实现~1.mp4 |
| │ │ 10-23 DecoderLayer实0 ) / S $ M现.mp4 |
| │ │ 10-24 EncoderModel实现~1.mp` P H U 0 d – | #4 |
| │ │ 10-24 EncoderModel实现.mp4 |
| │ │ 10-25 DecoderModel实现~1.mp4 |
| │ │ 10-25 DecoderModel实现.mp4 |
| │ │ 10-26 Transformer实现~1.mp4 |
| │ │ 10-26 TransforN ? N 3 . V # .mer实现.mp4 |
| │ │ 10-27 自定义学习率~1.mp4 |
| │ │ 10-27 自定义学习率.mp4 |
| │ │8 o b \ m e g ^ 10-28 Mask创建与使用~1.mp4 |
| │ │ 10-28 Mask创建与使用.mp4 |
| │ │ 10-29 模型训练~1.mp4 |
| │ │ 10-29 模型训练.mp4 |
| │ │ 10-3 数据id化与datan C 1 j $set生成~1.mp4 |
| │ │ 10-3 数据id化与da( d # Y g ntaset生成.mp4 |
| │ │ 10-30 模型预测实现~1.mpz W S [ U r p O4 |
| │ │ 10-30 模型预测实现.mp6 3 Q h4 |
| │ │ 10-31 attention可视化~1.mp4 |
| │ │ 10-31 attention可视化.mp4 |
| │ │ 10-32 示例展示与实战总结 (1135) 正在学习.mp4 |
| │ │ 10-33 GPT与Bert与课程总结 (0813).mp4 |
| │ │ 10-4 Encoder构建(1)~1.mp4 |
| │ │ 10-4 Encoden Z } 6r构建(1).mp4 |
| │ │ 10-4 Encoder构建~1.mp4 |
| │ │ 10-4 Encoder构建.mp4 |
| │ │ 10-5 attention构建~1L : 4 e B.mp4 |
| │ │ 10-5 attention构建.mp4 |
| │ │ 10-6 Df 5 h J Z Kec% * h %oder构建~1.mp4 |
| │ │ 1M / ^ g0-6 Decoder构建.mp4 |
| │ │ 10-7 损失函数与单步训练函数~1.mp4 |
| │ │ 10-7 损失函数与单步训练函数.mp4 |
| │ │ 10-8 模型训练~1.mp4 |
| │ │ 10-8 模型训练.mp4 |
| │ │ 10-9e @ V 8 模型预测实现~F k H H & E1.mp4 |
| │ │ 10-9 模型预测实现.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第1章 Tensorflow简介与环境搭建 |
| │ │ 1-10_Google_cloud_gpu_tensorflow镜像配置__(.mp4 |
| │ │ 1-11_AWS云平台环境配置.mp4 |
| │ │ 1-1_课程导学.ml g s a c Dp4 |
| │ │ 1-2_Tensorfl4 A } – ; ^ Z i Wow是什么.mp4 |
| │ │ 1-3_Tensorflow版本变迁与tf1.0架构.mp4 |
| │ │ 1-4g O \ + 9 F _ [ p_Tensorflow2.0架S E ` 2 f , ] \构.mp4 |
| │ │ 1-5_Tensorflow&pytorch比较.mp4 |
| │3 J n G T i │ 1-6_Tensorflow环境配置(新补).mp4 |
| │ │ 1-8 p / H o ^ o F 36_Tensorflow环境配置.mp4 |
| │ │ 1-7_Google_cloud无GPU环境搭建.mp4 |
| │ │ 1-8_Google_cloud* j 7 M_远程jupyter_notebook配置.Y F – / m t . Omp4 |
| │ │Y ` : m ! = a q 1-9_Google_cloud_gpu_teI % x \ + z UnsorJ J R ]flow配置.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第2章 Tensorflow keras实战 |
| │ │ 2-10_实战批归一化、激活函数、dropout.mp4 |
| │ │ 2-11_widew 2 k_deep模型.mp4 |
| │ │ 2-12_函数API实现wide&deep模型.mp4 |
| │ │ 2-13_子类API实现wide&deep模型.mp4 |
| │ │ 2-14_wide&deep模s q R g J $ h { y型的多输入与多输出实战.mp4 |
| │ │ 2-15_超参数搜索.mp4 |
| │ │ 2-16_手动实现超参数搜索实战.mp4 |
| │ │ 2-17_实战sklearn封装kero N D v ` a Ias模型.mp4 |
| │ │ 2-18_实战sklearna n n \ l C h超参数搜索.mp4 |
| │ │ 2-1_tfkeras简介__(.mp4 |
| │ │ 2-2_分类回归与目标函数S 5 G g ~ | D *.mp4 |
| │ │ 2-3_实战分类模型之数据读取与展示.mp4 |
| │ │ 2-4_实战N r B 7分类模型之模型构建.mp4 |
| │ │ 2-5_实战分类模型之数据归一化.mp4 |
| │ │L ? [ r – 3 0 ` U 2-6_实战回调函数.mpZ # * n4 |
| │ │ 2-8_神经网络讲解.mp4 |
| │ │ 2-9K \ F s ]_实战深度神经网络.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第3章 Tensorflow基础API使用 |
| │ │ 3-10_近似求导.mp4 |
| │ │ 3-11_tf.GradientTape基本使用方法.mp4 |
| │ │ 3-12_tf.s 1 C f T 3GradientTape与tf.keras结合使用.mp4 |
| │ │ 3-13_章节总结.mp4 |
| │ │ 3-1_tf基础API引G $ $ : a ] S入.mp4 |
| │ │ 3-2_实战tf.constant.mp4 |
| │ │ 3-3_实战tf.strings与ragged_tensor.mp4 |
| │ │ 3-4_实战sparse_tensor与tf.Variable.mp4 |
| │ │ 3-5_实战自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4 |
| │ │ 3-6_使子类与lambda分别实E j } J r . \战自定义层次.mp4 |
| │ │ 3-7_tf.function函数转换.mp4 |
| │ │ 3-8_@tf.function函数转换.mp4 |
| │ │ 3-9_函数签名与图结构.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第4章 Tensorflow dP : \ ` F v / zataset使用 |
| │ │ 4-1_daU f U i G N rta_API引入.mp4– d \ 0 L W o ^ w |
| │ │ 4-2_tf_data基础API使用.mp4 |
| │ │ 4-3_生成csv文件.mp4 |
| │ │ 4-4_tf.io.decode_csv使用.mp4 |
| │ │ 4-5_tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用.mp4 |
| │ │ 4-6_tfrecE : 4 / }ord基础AE ^ 9PI使用.mp4 |
| │ │ 4-7_生成tfrecords文件.mp4 |
| │ │ 4-8_tf.dataV & q ` 0 T L M读取tfrecoY p j ! {rd文件并与tf.keras结合使用.mp4 |
| │@ 0 B A o : h │ 4-9_章节总结.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第5章 Tensorfd A B 3 ylow Estimator使用与tf1.0 |
| │ │ 5-10_TF1_dataset使用.mp4 |
| │ │ 5-11_TF1_自定义estimator.mp4 |
| │ │ 5-12_API改动O 0 u M 3 M * R Y升级与课程总结.mp4 |
| │ │ 5-1_课程引入.mp4 |
| │ │ 5-2_泰坦尼克问题引入分析.mp4 |
| │ │ 5-3_feature_column使用.mp4 |
| │ │ 5-4_keras_to_estimator.mp4 |
| │ │ 5-5_预定义estimator使用.mp4 |
| │& A g | k G │ 5-6_交叉特征实战.mp4 |
| │ │ 5! L 3 ( M-7_TF1.0引入.mp4 |
| │ │ 5-8_TF1.0计算图] F d i Y构建.mp4 |
| │ │ 5-9_TF1.0模型训练.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第6章 卷积神经网络 |
| │ │ 6-10_10monkeys基础模型搭建与训练.mp4 |
| │ │ 6-11_10monkeys模型微调.mpX P \4 |
| │ │ 6-1G K * W V 1 `2_keras_generator读取cifar10数据集.mp4 |
| │ │ 6-13_模型训练与预测.mp4 |
| │ │ 6-1_卷积神经网络引入与总体结构.mp4 |
| │ │ 6-2_卷积解决的问题.mp4 |
| │ │ 6-3_卷积的计算.mp4 |
| │ │ 6-4_池化操作.mp4 |
| │ │ 6-5_卷积神经网络实战.mp4 |
| │ │ 6-6_深度可分G ! E – # J离卷积网络.mp4 |
| │ │ 6-7_深度可分离卷积网络# ( @实战.mp4 |
| │ │ 6-8_Kaggle平台与10m\ l *onkeys数据集介绍.mp4 |
| │ │ 6-9_Keras_generator读取数据.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第7章 循环神经网络 |
| │ │ 7-1j ! T Z 20_LSTM文本分类与文本生成实战.mp4 |
| │ │ 7-1_循环神经网络引入与embedding.mp4 |
| │ │ 7-2_数据集载入与构建词表索引.mp4 |
| │ │ 7-3_数据padding、模型构建与训练.mp4 |
| │ │ 7-4_序列式问题与循环神经网络.mp4 |
| │ │ 7-5_循环神经网络实战文本分类.mp4 |
| │ │ 7-6_文本生成之数据处理.mps 4 \ w4 |
| │ │ 7-7_文本生成实战之构建模型.mp4 |
| │ │ 7-8_文本生成实战之采样生成文本.mpp b ~4 |
| │ │ 7-9_LSTM长短期记忆a J c i ,网络.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第8章 Tenso{ = 4rflow分布式 |
| │ │ 8-1_课程引入与GPU设置.mp4. Y & W * W 1 j |
| │ │ 8-2_GPU默认设置.mp4 |
| │ │ 8-3_内存增长和虚拟设备实战.mp4 |
| │ │ 8-4_GPU手动设置实战.R w t l R % ? O %mp4 |
| │ │ 8-5_分布式策略.mp4 |
| │ │ 8-6_keras分布式实战.mp4 |
| │ │ 8-7_es{ c I u utimator分布式实战.mp4 |
| │ │ 8-8_自定义流程实战.mp4 |
| │ │ 8-9_分布式自定义流程实战.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─G E ` f _ ) D A O第9章 Tensorflow模型保存k C O + o v U与部署 |
| │ │ 9-1_课程引入q [ @ E J B \与TFLite.mp4 |
| │ │ 9-2_保存模型结构加参数与保存参数实战.mp4 |
| │ │ 9-3_Keras模型转化为SavedModelM M k N.mp4 |
| │ │ 9-4_签名函数转化为SavedModel.mp4 |
| │ │ 9-5_签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.mp4 |
| │ │ |
| │ └─资料 |
| │ tensorflow2.0_course-master.tar.gz |
| │ tensorflow2.| 5 M T } Y B T0_course-master.zip |
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