Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶_20_共:7.19GB

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文件名称: Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶_20_共:7.19GB
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文件创建时间: 2020-5-20 04:22:40

目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶】
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目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/资料】
    tensorflow2.0_coursemaster.tar.gz
    tensorflow2.0_coursemaster.zip
    tensorflow2.0_coursemaster.zip
目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/第9章Tensorflow模型保存与部署】
    95签名函数,SavedModel和Keras模型到具体函数转换~1.mp4
    95签名函数,SavedModel和Keras模型到具体函数转换~1.mp4
    94签名函数转化为SavedModel~1.mp4
    93Keras模型转化为SavedModel~1.mp4
    92保存模型结构加参数与保存参数实战~1.mp4
    91课程引入与TFLite_x264~1.mp4
目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/第8章Tensorflow分布式】
    89分布式自定义流程实战.ts
    89分布式自定义流程实战.ts
    87estimator分布式实战~1.mp4
    86keras分布式实战~1.mp4
    85分布式策略~1.mp4
    84GPU手动设置实战~1.mp4
    83_内.存_增长和虚拟设备实战~1.mp4
    82GPU默认设置~1.mp4
    81课程引入与GPU设置~1.mp4
目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/第7章循环神经网络】
    79LSTM长短期记忆网络~1.mp4
    79LSTM长短期记忆网络~1.mp4
    78文本生成实战之采样生成文本~1.mp4
    77文本生成实战之构建模型~1.mp4
    76文本生成之数据处理~1.mp4
    75循环神经网络实战文本分类~1.mp4
    74序列式问题与循环神经网络~1.mp4
    73数据padding、模型构建与训练~1.mp4
    72数据集载入与构建词表索引~1.mp4
    710LSTM文本分类与文本生成实战~1.mp4
    71循环神经网络引入与embedding~1.mp4
目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/第6章卷积神经网络】
    69Kerasgenerator读取数据~1.mp4
    69Kerasgenerator读取数据~1.mp4
    68Kaggle平台与10monkeys数据集介绍~1.mp4
    67深度可分离卷积网络实战~1.mp4
    66深度可分离卷积网络~1.mp4
    65卷积神经网络实战~1.mp4
    64池化操作~1.mp4
    63卷积的计算~1.mp4
    62卷积解决的问题~1.mp4
    613模型训练与预测~1.mp4
    612kerasgenerator读取cifar10数据集~1.mp4
    61110monkeys模型微调~1.mp4
    61010monkeys基础模型搭建与训练~1.mp4
    61卷积神经网络引入与总体结构~1.mp4
目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/第5章TensorflowEstimator使用与tf1.0】
    59TF1.0模型训练~1.mp4
    59TF1.0模型训练~1.mp4
    58TF1.0计算图构建(下)~1.mp4
    58TF1.0计算图构建(上)~1.mp4
    57TF1.0引入~1.mp4
    56交叉特征实战~1.mp4
    55预定义estimator使用~1.mp4
    54keras_to_estimator~1.mp4
    53feature_column使用~1.mp4
    52泰坦尼克问题引入分析~1.mp4
    512API改动升级与课程总结~1.mp4
    511TF1_自定义estimator~1.mp4
    510TF1_dataset使用_Trim~1.mp4
    51课程引入~1.mp4
目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/第4章Tensorflowdataset使用】
    49章节总结~1.mp4
    49章节总结~1.mp4
    48tf.data读取tfrecord文件并与tf.keras结合使用~1.mp4
    47生成tfrecords文件~1.mp4
    46tfrecord基础API使用~1.mp4
    45tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用~1.mp4
    44tf.io.decode_csv使用~1.mp4
    43生成csv文件~1.mp4
    42tf_data基础API使用~1.mp4
    41data_API引入~1.mp4
目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/第3章Tensorflow基础API使用】
    37tf.function函数转换~1.mp4
    37tf.function函数转换~1.mp4
    36使子类与lambda分别实战自定义层次(下)~1.mp4
    36使子类与lambda分别实战自定义层次(上)~1.mp4
    35实战自定义损失函数与DenseLayer回顾~1.mp4
    34实战sparsetensor与tf.Variable~1.mp4
    33实战tf.strings与raggedtensor~1.mp4
    32实战tf.constant~1.mp4
    313章节总结~1.mp4
    312tf.GradientTape与tf.keras结合使用~1.mp4
    311tf.GradientTape基本使用方法~1.mp4
    310近似求导~1.mp4
    31tf基础API引入~1.mp4
目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/第2章Tensorflowkeras实战】
    29实战深度神经网络~1.mp4
    29实战深度神经网络~1.mp4
    28神经网络讲解~1.mp4
    26实战回调函数~1.mp4
    25实战分类模型之数据归一化~1.mp4
    24实战分类模型之模型构建~1.mp4
    23实战分类模型之数据读取与展示~1.mp4
    22分类回归与目标函数~1.mp4
    218实战sklearn超参数搜索~1.mp4
    217实战sklearn封装keras模型~1.mp4
    216手动实现超参数搜索实战~1.mp4
    215超参数搜索~1.mp4
    214wide&deep模型的多输入与多输出实战~1.mp4
    213子类API实现wide&deep模型~1.mp4
    212函数API实现wide&deep模型~1.mp4
    211wide_deep模型~1.mp4
    210实战批归一化、激活函数、dropout~1.mp4
    21tfkeras简介(~1.mp4
目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/第1章Tensorflow简介与环境搭建】
    19Google_cloud_gpu_tensorflow配置~1.mp4
    19Google_cloud_gpu_tensorflow配置~1.mp4
    18Google_cloud_.远.程.jupyter_notebook配置~1.mp4
    17Google_cloud无GPU环境搭建~1.mp4
    16Tensorflow环境配置~1.mp4
    15Tensorflow&pytorch比较~1.mp4
    14Tensorflow2.0架构~1.mp4
    13Tensorflow版本变迁与tf1.0架构~1.mp4
    12Tensorflow是什么~1.mp4
    111AWS云平台环境配置(下)~1.mp4
    111AWS云平台环境配置(上)~1.mp4
    110Google_cloud_gpu_tensorflow镜像配置(~1.mp4
    11课程导学~1.mp4
目录:【Google工程师亲授Tensorflow2.0-入门到进阶/第10章机器翻译】
    109模型预测实现.ts
    109模型预测实现.ts
    108模型训练.ts
    107损失函数与单步训练函数.ts
    106Decoder构建.ts
    105attention构建.ts
    104Encoder构建.ts
    1033GPT与Bert与课程总结(0813).mp4
    1032示例展示与实战总结(1135)正在学习.mp4
    1031attention可视化.ts
    1030模型预测实现.ts
    103数据id化与dataset生成.ts
    1029模型训练.ts
    1028Mask创建与使用.ts
    1027自定义学习率.ts
    1026Transformer实现.ts
    1025DecoderModel实现.ts
    1024EncoderModel实现.ts
    1023DecoderLayer实现.ts
    1022EncoderLayer实现.ts
    1021feedforward层次实现.ts
    1020多头注意力机制实现.ts
    102数据预处理理与读取.ts
    1019缩放点积注意力机制实现(2).ts
    1018缩放点积注意力机制实现(1).ts
    1017mask构建.ts
    1016位置编码.ts
    1015数据预处理与dataset生成.ts
    1014Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts
    1013多头注意力与位置编码.ts
    1012EncoderDecoder架构与缩放点击注意力.ts
    1011Transformer模型总体架构.ts
    1010样例例分析与总结.ts
    101课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts
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