TensorFlow 2.0 快速开发指南 – 目录

Tensorflow

第一章：TensorFlow 2 简介

本章通过一些代码片段来介绍TensorFlow，主要概述当今TensorFlow生态系统，并讲解如何安装TensorFlow

第二章：Keras

Keras是TensorFlow的高级API，本章主要介绍Keras 的部分API，以及使用MNIST数据机进行训练。

第三章：人工神经网络数据表示

本章将介绍人工神经网络的数据表示，人工神经网络层，创建模型，梯度下降算法的梯度计算，损失函数以及保存和恢复模型。

第四章：使用TensorFlow 2 进行监督学习

本章主要讲述TensorFlow在线性回归中两种情况下的使用示例。

第五章：使用TensorFlow 2 进行无监督学习

本章主要介绍无监督学习中的自动编码器的两种应用：压缩数据和图像降噪。

第六章：使用TensorFlow 2 进行图像识别

第七章：使用TensorFlow 2 进行神经风格转移

第八章：在回归神经网络中使用 TensorFlow 2

第九章：TensorFlow Estimators and TensorFlow Hub

 

ruis
  • 版权声明： 发表于 2019年7月5日16:27:50
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TensorFlow 2.0 快速开发指南 - 序言 Tensorflow

TensorFlow 2.0 快速开发指南 – 序言

一、学习本开发指南的必要条件 1.熟悉Python基础语法体系 2.熟悉 Jupyter Notebooks 3.熟悉机器学习、深度学习基本概念和专业术语 二、下载本书代码示例 隐藏的内容 Tenso...
07月05日 766,670 评论
匿名

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