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    (\’Google工程师亲授 Tensorflow2.0-入门到进阶(10章完整)\’,),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载 最后编辑:2021-11-16
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                          用真诚的心去做事,用感恩的心去做人
    我以前分享一个都不齐全,(倒不是我有意分享不齐全的,是市面上都不齐全,那个时候还没完结估计)
    所以齐全了,马上上传了这套
    这个齐全10 章完整版本
    目录:
    第1章 Tensorflow简介与环境搭建
    本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特忄生。并在Tensorflow1.0、pytorch、Tensorflow2.0之间做了对比。最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置。
    1-1 课程导学
    1-2 Tensorflow是什么
    1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构
    1-4 Tensorflow2.0架构
    1-5 Tensorflow&pytorch比较
    1-6 Tensorflow环境配置
    1-7 Google_cloud无GPU环境搭建
    1-8 Google_cloud_远程jupyter_notebook配置
    1-9 Google_cloud_gpu_tensorflow配置
    1-10 Google_cloud_gpu_tensorflow镜像配置
    1-11 AWS云平台环境配置
    第2章 Tensorflow keras实战
    本门课程的基础章节,详细介绍了如何使用tf.keras进行模型的搭建以及大量的深度学习的理论知识。理论知识包括分类问题、回归问题、损失函数、神经网络、激活函数、dropout、批归一化、深度神经网络、Wide&Deep模型、密集特征、稀疏特征、超参数搜索等及其在图像分类、房价预测上的实现。...
    2-1 tfkeras简介
    2-2 分类回归与目标函数
    2-3 实战分类模型之数据读取与展示
    2-4 实战分类模型之模型构建
    2-5 实战分类模型之数据归一化
    2-6 实战回调函数
    2-7 实战回归模型
    2-8 神经网络讲解
    2-9 实战深度神经网络
    2-10 实战批归一化、激活函数、dropout
    2-11 wide_deep模型
    2-12 函数API实现wide&deep模型
    2-13 子类API实现wide&deep模型
    2-14 wide&deep模型的多输入与多输出实战
    2-15 超参数搜索
    2-16 手动实现超参数搜索实战
    2-17 实战sklearn封装keras模型
    2-18 实战sklearn超参数搜索
    第3章 Tensorflow基础API使用
    接上一节课中使用高级抽象的API tf.keras搭建模型,本节课则介绍了基础的API来方便大家更加灵活的定义和使用模型。课程内容包括tensorflow基础数据类型、自定义模型和损失函数、自定义求导、tf.function、图结构等以及其在图像分类、房价预测上的实现。...
    3-1 tf基础API引入
    3-2 实战tf.constant
    3-3 实战tf.strings与ragged tensor
    3-4 实战sparse tensor与tf.Variable
    3-5 实战自定义损失函数与DenseLayer回顾
    3-6 使子类与lambda分别实战自定义层次
    3-7 tf.function函数转换
    3-8 @tf.function函数转换
    3-9 函数签名与图结构
    3-10 近似求导
    3-11 tf.GradientTape基本使用方法
    3-12 tf.GradientTape与tf.keras结合使用
    3-13 章节总结
    第4章 Tensorflow dataset使用
    介绍Tensorflow dataset空间下API的使用,dataset API主要用于读取数据。本届课程通过在房价预测问题上的实战详细的介绍如何使用tf.dataset读取csv文件和tfrecord文件。
    4-1 data_API引入
    4-2 tf_data基础API使用
    4-3 生成csv文件
    4-4 tf.io.decode_csv使用
    4-5 tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用
    4-6 tfrecord基础API使用
    4-7 生成tfrecords文件
    4-8 tf.data读取tfrecord文件并与tf.keras结合使用
    4-9 章节总结
    第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0
    本节课分为两部分,第一部分介绍tensorflow中estimator和特征列的API的使用,estimator是和keras平级的用于模型抽象的高级API,会使用泰坦尼克生存预测项目来详细的讲解特征抽取和estimator使用。学习完以上的基础知识后,在第二部分中会讲解tf1.0的知识点来方便大家对比2.0与1.0的区别。...
    5-1 课程引入
    5-2 泰坦尼克问题引入分析
    5-3 feature_column使用
    5-5 预定义estimator使用
    5-6 交叉特征实战
    5-7 TF1.0引入
    5-8 TF1.0计算图构建
    5-9 TF1.0模型训练
    5-10 TF1_dataset使用
    5-11 TF1_自定义estimator
    5-12 API改动升级与课程总结
    第6章 卷积神经网络
    本节课程依托图像分类与两个Kaggle数据集项目,主要讲解卷积神经网络,包括卷积、池化、卷积网络、数据增强、迁移学习等知识。详细的讲解了卷积操作的过程。同时还对如何使用Kaggle平台上的GPU进行的讲解。
    6-1 卷积神经网络引入与总体结构
    6-2 卷积解决的问题
    6-3 卷积的计算
    6-4 池化操作
    6-5 卷积神经网络实战
    6-6 深度可分离卷积网络
    6-7 深度可分离卷积网络实战
    6-8 Kaggle平台与10monkeys数据集介绍
    6-9 Keras generator读取数据
    6-10 10monkeys基础模型搭建与训练
    6-11 10monkeys模型微调
    6-12 keras generator读取cifar10数据集
    6-13 模型训练与预测
    6-14 章节总结
    第7章 循环神经网络
    本节课程依托文本分类和文本生成两个项目,对序列式问题、循环神经网络、LSTM、双向LSTM等模型进行了详细的讲解和实战。
    7-1 循环神经网络引入与embedding
    7-2 数据集载入与构建词表索引
    7-3 数据padding、模型构建与训练
    7-4 序列式问题与循环神经网络
    7-5 循环神经网络实战文本分类
    7-6 文本生成之数据处理
    7-7 文本生成实战之构建模型
    7-8 文本生成实战之采样生成文本
    7-9 LSTM长短期记忆网络
    7-10 LSTM文本分类与文本生成实战
    第8章 Tensorflow分布式
    本节课程依托图像分类项目,对tensorflow框架中的分布式原理和策略进行了详细的讲解,并在实战中予以实现。尤其是对参数服务器的分布式的并行架构进行详细的阐述。
    8-1 课程引入与GPU设置
    8-2 GPU默认设置
    8-3 内存增长和虚拟设备实战
    8-4 GPU手动设置实战
    8-5 分布式策略
    8-6 keras分布式实战
    8-7 estimator分布式实战
    第9章 Tensorflow模型保存与部署
    本节课程依托图像分类项目,对tensorflow模型和部署进行了详细的讲解,包括普通的模型保存、tflite的使用、模型的android的部署、在js上的部署等以及对应的实战。                    

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