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tensorflow 2.0实战笔记
  • Tensorflow 2.0 实战笔记
  • 第一章 Tensorflow 2.0入门
    • 1.1 Tensorflow简介
    • 1.2 Tensorflow安装
      • 1.2.1 Windows下安装
      • 1.2.2 Ubuntu下安装
      • 1.2.3 环境测试
    • 1.3 Tensorflow1.x 和2.x接口区别
  • 第二章 Tensorflow基础篇 I
    • 2.1 张量与操作
    • 2.2 三种定义模型方式
    • 2.3 两种模型训练方式
    • 2.4 计算图机制
    • 2.5 模型保存与加载
    • 注意
    • 相关bug详解
  • 第三章 Tensorflow基础篇 II
    • 3.1 自定义模型层
    • 3.2 损失函数及自定义损失函数
    • 3.3 优化器及自定义优化器
    • 3.4 评估函数及自定义评估函数
    • 3.5 激活函数及自定义激活函数
    • 3.6 Tensorboard使用
    • 注意
  • 第四章 Tensorflow数据管道
    • 4.1 tf.data简介
    • 4.2 Dataset使用
    • 4.3 TFrecord使用
    • 注意
  • 第五章 卷积神经网络
    • 5.1 浅谈卷积神经网络
    • 5.2 拆解卷积层
    • 5.3 拆解池化层
    • 5.4 实战三：Quick, Draw! Google涂鸦识别挑战项目
    • 注意
  • 第六章 循环神经网络
    • 6.1-浅谈循环神经网络
    • 6.2-word2vec简介及词向量构建
    • 6.3-实战四：LSTM实现新闻分类算法
  • 第七章 Transorformer网络
    • 7.1-Transfromer原理详解
    • 7.2-实战五：Transformer实现英译中机器翻译
  • 第八章 tf.hub初探
  • 第九章 Tensorflo7部署
  • 第九章 相许Tensorflow
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第六章 循环神经网络

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6.1-浅谈循环神经网络
6.2-word2vec简介及词向量构建
6.3-实战四：LSTM实现新闻分类算法