TensorFlow2.0深度解析从原理到应用2019[全]

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第1节: 机器学习框架介绍.mp4
第2节: Tensorflow介绍.mp4
3 _7 n+ c8 i% P9 S第3节: Tensorflow2新版特性.mp4
第4节: Tensorflow2架构方式.mp4
第5节: Tensorflow与其他框架对比.mp4
/ ?% Z  @  Q/ e' q' c! m* U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
- [2 R% E6 B8 B/ q1 k- k( S+ N% t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
: i' d# n) Q) }第12节: tfkeras介绍.mp4
第13节: 分类回归与目标函数.mp4
. [. z  M2 n' r+ R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
5 U  j2 H2 O% e" ]9 {第16节: 分类模型数据归一化.mp4
  Z  X/ N9 W4 M/ p7 n第17节: 回调函数.mp4
7 Y( N' ?1 ]% T6 k! a" V; {第18节: 神经网络讲解.mp4
第19节: 深度神经网络案例.mp4
$ P4 U  |6 [/ m- \. ]# a第20节: 批归一化、激活函数、dropout案例.mp4
5 G7 R/ L1 ]+ @! a第21节: wide_deep模型.mp4
第22节: 函数API实现wide&deep模型.mp4
/ y2 J- S7 t# j3 ~# V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
/ V$ i8 f' `" z$ {( g1 b: l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
4 d3 R2 v1 d* N/ x$ f& J- W第30节: tf.constant.mp4
; t7 a. }1 y3 o9 q! m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
: v: n+ {  D6 d( J第34节: 使子类与lambda分别自定义层次.mp4
8 f' v5 z! p0 Z: e: E, a$ d第35节: tf.function函数转换.mp4
6 k; @) }+ l: l9 H4 E$ l$ |% K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
8 {! e  x& d/ R3 Q& H  q+ s# r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
, k7 }) x7 ?7 B) H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
2 v* |; h+ d8 @第47节: tfrecord API导入.mp4
第48节: 生成tfrecords文件.mp4
8 |1 \/ m& w  {& R3 Y5 T0 E. A4 L. A第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp4
第50节: datasetAPI注意事项.mp4
' B2 c' y! r, K' a7 ]: M第51节: Estimator介绍.mp4
第52节: 泰坦尼克问题分析.mp4
) M" b1 U8 P9 ~* v/ |: i/ [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
  f2 u1 ^7 b5 ]* l. w  Y第56节: 交叉特征.mp4
第57节: TF1.0引入.mp4
: H1 x" t& {, e第58节: TF1.0计算图构建.mp4
& Z: s# M  F" I2 V& M  Z2 {$ ]第59节: TF1.0模型训练.mp4
第60节: TF1_dataset使用.mp4
9 Z* p) Q: w; E: H; G, M; w7 Y第61节: TF1_自定义estimator.mp4
" E1 N9 s. S* w$ m& ]' y  V第62节: API改动升级与课程总结.mp4
  l  R) w! m1 I4 H. }, M' e第63节: 卷积神经网络引入与总体结构.mp4
第64节: 卷积解决的问题.mp4
. i2 M8 ?: i& O  Q% L第65节: 卷积的计算.mp4
) Y& C) f3 ^. A; m3 X, m2 w5 T第66节: 池化操作.mp4
第67节: 卷积神经网络.mp4
0 K2 q' d' j( h- g2 h% m! ]第68节: 深度可分离卷积网络.mp4
% s) X% r2 M# e3 y; P1 k第69节: 深度可分离卷积网络.mp4
第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4
第71节: Keras_generator读取数据.mp4
9 i9 M4 |& q0 ?$ a/ N第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4
第73节: 10monkeys模型微调.mp4
第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4
* q' S; a2 j$ p$ ~第75节: 模型训练与预测.mp4
9 s  c5 j+ k  `3 D" t: p% z第76节: 章节总结.mp4
第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp4
2 u) ~! D+ M7 y! \+ n! G第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp4
6 G9 V4 u  |8 Z* k2 O) u第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp4
第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp4
第81节: 循环神经网络文本分类.mp4
第82节: 文本生成之数据处理.mp4
第83节: 文本生成之构建模型.mp4
第84节: 文本生成之采样生成文本.mp4
6 w. \' O+ l, E1 t  {3 e0 h3 _% I5 d第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4
* U7 a8 ~' ]2 u2 ?) H2 }第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp4
0 t% C- [9 V  o4 n8 d: F2 y第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts
第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts
第89节: 章节总结.ts
' z3 R8 z4 x  m第90节: 课程引入与GPU设置.mp4
( ^% U3 y" P$ V1 p' o' m第91节: GPU默认设置.mp4
第92节: 内存增长和虚拟设备.mp4
. ~8 u% |- V& D, _第93节: GPU手动设置.mp4
  I; H- D4 d2 P第94节: 分布式策略.mp4
# p, I) A. W9 M" D0 z4 Z: a第95节: keras分布式.mp4
/ R+ i  d# n7 l  P: R0 H3 ]第96节: estimator分布式.mp4
2 G2 {, `$ r! R! D5 w9 g- `5 _# Y第97节: 自定义流程.mp4
第98节: 分布式自定义流程.mp4
+ L3 Q% [- k7 ?- y  a第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts
) ?3 d  V+ d. Y5 x$ e第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts
" x" m* k; v! s第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts
$ g' X$ {! k; H+ u第102节: 签名函数转化为SavedModel.ts
第103节: 签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.ts
第104节: tflite保存与解释与量化.ts
第105节: 本章总结.mp4
第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp4
0 z( z+ D$ |) ~4 V# `第107节: Android部署模型与总结.mp4
第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts
第109节: 数据预处理理与读取.ts
2 U; h2 b( I" n2 g9 W第110节: 数据id化与dataset生成.ts
第111节: Encoder构建.ts
第112节: attention构建.ts
$ L5 W1 K) G: c, J第113节: Decoder构建.ts
5 B! m' `: Y6 {8 i第114节: 损失函数与单步训练函数.ts
7 |* @' x# B9 d% S第115节: 模型训练.ts
第116节: 模型预测实现.ts
/ N8 X! a- B6 _& P第117节: 样例例分析与总结.ts
( F2 p$ ?) J+ p- P# E, F0 `# `第118节: Transformer模型总体架构.ts
第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts
$ ]0 y7 d1 A$ M) X第120节: 多头注意力与位置编码.ts
第121节: Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts
第122节: 数据预处理与dataset生成.ts
6 n8 ^  a- T' \  \; T4 N第123节: 位置编码.ts
" t9 c/ U8 K: f/ o7 q- K9 e* k第124节: mask构建.ts
第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts
2 p2 n3 g% ]7 X# R' ^9 a$ o第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts
  Y: x2 X# _9 i7 w( G- x/ \& Q0 T7 Z第127节: 多头注意力机制实现.ts
第128节: feedforward层次实现.ts
第129节: EncoderLayer.ts
第130节: DecoderLayer.ts
第131节: EncoderModel.ts
" x# q+ o+ y. X6 t  J/ o9 j第132节: DecoderModel.ts
; q* A5 o2 u! B3 ?+ ]$ O第133节: Transformer.ts
第134节: 自定义学习率.ts
6 G2 m+ q& J* H5 K( K第135节: Mask创建与使用.ts
第136节: 模型训练.ts
第137节: 模型预测实现.ts
第138节: attention可视化.ts
第139节: 案例展示.mp4
" j, t2 ~; o& l第140节: 如何学习更多模型[完].mp4
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