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
+ o+ U+ t) }) K( A  o) C第2节: Tensorflow介绍.mp4
第3节: Tensorflow2新版特性.mp4
) ^: ~* X) V3 T/ D" w! E' |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
: e, ^# V9 v+ {: F/ k! y; _第7节: 基于谷歌云平台搭建无GPU环境.mp4
* Z8 g( U! |* w5 y第8节: 基于谷歌云平台配置远程笔记工具.mp4
) e1 v! z5 ]9 w( Z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
2 Y. T0 q% f; l第11节: AWS云平台环境配置.mp4
第12节: tfkeras介绍.mp4
! m; ]' b4 k1 `% G第13节: 分类回归与目标函数.mp4
  m- F( {! f- D# p0 z3 R2 ?6 T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
$ E! g9 u5 a& R' l; O, T* |第16节: 分类模型数据归一化.mp4
" I( c  b: C; B$ y$ g第17节: 回调函数.mp4
第18节: 神经网络讲解.mp4
0 L" t* k# Z. j0 S第19节: 深度神经网络案例.mp4
) ~1 V1 m' C' W) x& V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
8 j% r* r* W( Q7 R) N第25节: 超参数搜索.mp4
  @5 N& {2 M3 n+ X$ X+ U3 ~1 K% d6 j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
) t1 }6 ^# _- P0 u第31节: tf.strings与ragged_tensor.mp4
6 `9 e; n1 D& g( D( x3 O  k; [0 s! d1 L& S第32节: sparse_tensor与tf.Variable.mp4
3 O) g! v; p/ F; A+ v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
9 s* R2 X* W# `, p第36节: @tf.function函数转换.mp4
第37节: 函数签名与图结构.mp4
! F9 b8 W* j/ B8 J- ~( m第38节: 近似求导.mp4
第39节: tf.GradientTape基本使用方法.mp4
; R' A7 r5 O& H' e* R8 T7 P第40节: tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4
; y" W) ~' @( ^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
( d; P$ i/ f: U7 J8 s7 v第46节: tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4
第47节: tfrecord API导入.mp4
) {/ I# Q1 P6 t3 b' Y, a/ y, y' ~第48节: 生成tfrecords文件.mp4
第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp4
5 `* O  Q4 G; y( E7 Q$ x第50节: datasetAPI注意事项.mp4
# s8 T% D$ P8 r; `* L$ ^第51节: Estimator介绍.mp4
4 V9 K5 @% `* C) j, n5 E第52节: 泰坦尼克问题分析.mp4
第53节: feature_column使用.mp4
: l. B7 d# z& L% x' U& q: G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
第61节: TF1_自定义estimator.mp4
第62节: API改动升级与课程总结.mp4
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
第65节: 卷积的计算.mp4
4 r, m$ v# I7 S: a第66节: 池化操作.mp4
第67节: 卷积神经网络.mp4
第68节: 深度可分离卷积网络.mp4
* L+ ~1 E. L+ o4 l第69节: 深度可分离卷积网络.mp4
* ~% [( K% Q2 d) N第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4
第71节: Keras_generator读取数据.mp4
8 X9 G8 i7 f" Z( u第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4
0 u" t  t1 ^* u2 I: b第73节: 10monkeys模型微调.mp4
0 O3 V7 I- }( q7 W9 ^2 ]) C  |0 \/ c! Z第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4
* w  g3 u) R( b! X第75节: 模型训练与预测.mp4
2 s8 G! e: U6 T; s) U7 X9 z1 E# z第76节: 章节总结.mp4
2 `9 f0 E* P! ~1 h: c6 L' g; ]1 T第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp4
第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp4
第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp4
. V3 t6 R& |' ~  s7 \第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp4
; z! N9 Z  J: e# J第81节: 循环神经网络文本分类.mp4
0 l* L+ `% V8 |! N0 f# U! z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
( U, ^( {! F" s4 M4 T& h第84节: 文本生成之采样生成文本.mp4
第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4
4 W1 p8 E2 J5 A第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp4
第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts
6 X: }- I/ c" a. P  g第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts
4 q* n8 Y+ y! A7 F+ v+ |第89节: 章节总结.ts
/ O& _. u3 K5 @第90节: 课程引入与GPU设置.mp4
第91节: GPU默认设置.mp4
第92节: 内存增长和虚拟设备.mp4
7 C' v, y( a- w& U第93节: GPU手动设置.mp4
$ `4 G" o# q  E5 l第94节: 分布式策略.mp4
第95节: keras分布式.mp4
7 D$ \& w2 k! ?+ G0 H% i, @第96节: estimator分布式.mp4
- g: ~7 o$ B! n' ~* a, G( }第97节: 自定义流程.mp4
第98节: 分布式自定义流程.mp4
第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts
, t& m3 B5 i8 g/ E, B5 x第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts
第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts
9 l8 b& H+ S1 C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
& |2 x$ ?1 d' F1 B第105节: 本章总结.mp4
( Y7 P9 b4 \+ M" Z3 K9 h- m' p第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp4
第107节: Android部署模型与总结.mp4
/ o4 B) e6 a4 U, }第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts
4 Y- {: n( |8 {0 [1 ~第109节: 数据预处理理与读取.ts
0 T- C1 V# D7 i) K: ?, l2 u第110节: 数据id化与dataset生成.ts
6 T' c: V8 U. J% ?" H: y$ Y% ?第111节: Encoder构建.ts
第112节: attention构建.ts
* D3 C0 X: }- _+ m第113节: Decoder构建.ts
第114节: 损失函数与单步训练函数.ts
第115节: 模型训练.ts
第116节: 模型预测实现.ts
第117节: 样例例分析与总结.ts
第118节: Transformer模型总体架构.ts
6 P5 q, c7 g! q  k* |4 b第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts
, d5 b! Y% T: Q/ @7 p第120节: 多头注意力与位置编码.ts
) d. E  G% d9 R0 V5 }9 c& G$ D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
0 d# d% O, G; A; O- N* t5 a8 r第123节: 位置编码.ts
第124节: mask构建.ts
- w) ^5 C% y7 t' d! a% r第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts
1 l( ?2 g1 S  S) P0 ?8 G) L第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts
" b- ~) X* S* b! L% n第127节: 多头注意力机制实现.ts
4 f, F5 Q- _% J7 z* Z, W第128节: feedforward层次实现.ts
0 M0 `0 j2 B* T, Y, N$ T第129节: EncoderLayer.ts
% m: z- {+ F7 x6 Y- ~$ Q! \第130节: DecoderLayer.ts
5 W7 {6 A/ ^  Y8 \3 d: _第131节: EncoderModel.ts
第132节: DecoderModel.ts
% K+ y) |6 c( ^- D第133节: Transformer.ts
第134节: 自定义学习率.ts
. G* V* R% a: V/ S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
0 m6 J$ _9 ~- L0 D+ a' r第139节: 案例展示.mp4
: K+ e! ^& O) @8 b第140节: 如何学习更多模型[完].mp4
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