('TensorFlow2.0深度解析视频教程',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载
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第1节:
机器学习
框架介绍.mp4
第2节:Tensorflow介绍.mp4
第3节:Tensorflow2新版特忄生.mp4
第4节:Tensorflow2架构方式.mp4
第5节:Tensorflow与其他框架对比.mp4
第6节:Tensorflow环境配置.mp4
第7节:基于谷歌云平台搭建无GPU环境.mp4
第8节:基于谷歌云平台配置远程笔记工具.mp4
第9节:基于谷歌云平台搭建GPU版环境.mp4
第10节:基于谷歌云平台镜像搭建环境.mp4
第11节:AWS云平台环境配置.mp4
第12节:tfkeras介绍.mp4
第13节:分类回归与目标函数.mp4
第14节:分类模型数据读取与展示.mp4
第15节:分类模型模型构建.mp4
第16节:分类模型数据归一化.mp4
第17节:回调函数.mp4
第18节:
神经网络
讲解.mp4
第19节:深度神经网络案例.mp4
第20节:批归一化、激活函数、dropout案例.mp4
第21节:wide_deep模型.mp4
第22节:函数API实现wide&deep模型.mp4
第23节:子类API实现wide&deep模型.mp4
第24节:wide&deep模型的多输入与多输出案例.mp4
第25节:超参数搜索.mp4
第26节:手动实现超参数搜索案例.mp4
第27节:用sklearn封装keras模型.mp4
第28节:用sklearn超参数搜索.mp4
第29节:基础API介绍.mp4
第30节:tf.constant.mp4
第31节:tf.strings与ragged_tensor.mp4
第32节:sparse_tensor与tf.Variable.mp4
第33节:自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4
第34节:使子类与lambda分别自定义层次.mp4
第35节:tf.function函数转换.mp4
第36节:@tf.function函数转换.mp4
第37节:函数签名与图结构.mp4
第38节:近似求导.mp4
第39节:tf.GradientTape基本使用方法.mp4
第40节:tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4
第41节:其它常用API介绍.mp4
第42节:调用data_API.mp4
第43节:调用tf_data.mp4
第44节:生成csv文件.mp4
第45节:调用tf.io.decode_csv工具.mp4
第46节:tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4
第47节:tfrecordAPI导入.mp4
第48节:生成tfrecords文件.mp4
第49节:tf.data+tf.keras读取文件.mp4
第50节:datasetAPI注意事项.mp4
第51节:Estimator介绍.mp4
第52节:泰坦尼克问题分析.mp4
第53节:feature_column使用.mp4
第54节:keras_to_estimator.mp4
第55节:预定义estimator使用.mp4
第56节:交叉特征.mp4
第57节:TF1.0引入.mp4
第58节:TF1.0计算图构建.mp4
第59节:TF1.0模型训练.mp4
第60节:TF1_dataset使用.mp4
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