课程介绍
课程章节
章节1:TensorFlow介绍和环境安装 (2节)

课时01

TensorFlow介绍

16分57秒

课时02

环境安装

37分48秒

章节2: TensorFlow基础操作 (7节)

课时03

常量的操作

40分38秒

课时04

sparse tensor

28分15秒

课时05

变量操作

10分11秒

课时06

tensorflow运算

12分4秒

课时07

tensorflow实现线性回归

10分26秒

课时08

tensorflow实现逻辑回归

46分1秒

课时09

keras入门

49分48秒

章节3: TensorFlow高阶操作 (16节)

课时10

神经网络计算参数方法啊

11分19秒

课时11

标准化处理, softmax和flatten

27分34秒

课时12

正则化

14分8秒

课时13

dropout

12分9秒

课时14

BN层

11分53秒

课时15

selu激活函数

8分33秒

课时16

神经网络实现回归任务

26分31秒

课时17

回调函数

20分52秒

课时18

wide&deep模型原理

20分4秒

课时19

wide&deep模型函数式写法

12分20秒

课时20

子类api写法

19分35秒

课时21

多输入wide&deep

15分32秒

课时22

多输出wide&deep

5分49秒

课时23

超参数搜索理论

10分12秒

课时24

手动实现超参数搜索

11分31秒

课时25

封装sklearn进行超参数搜索

21分9秒

章节4:高阶API (6节)

课时26

自定义损失函数

5分6秒

课时27

自定义layer

28分4秒

课时28

tf.function和auto_graph

47分18秒

课时29

手动求导

6分51秒

课时30

tf.GradientTape

35分20秒

课时31

手动实现训练过程

20分43秒

章节5:Tensorflow dataset使用 (4节)

课时32

datasets基础用法

17分40秒

课时33

生成csv文件

37分41秒

课时34

解析csv文件

33分0秒

课时35

在keras中使用dataset

13分21秒

章节6:Tensorflow Estimator使用 (3节)

课时36

feature_columns使用

60分44秒

课时37

premake estimator使用

29分11秒

课时38

交叉特征使用

28分5秒

章节7: GPU设置和分布式 (11节)

课时39

GPU设置理论

7分37秒

课时40

fashion_minst数据处理

11分25秒

课时41

设置GPU增长

20分38秒

课时42

设置GPU可见

2分36秒

课时43

设置虚拟GPU

3分36秒

课时44

使用多GPU

10分53秒

课时45

分布式策略

16分41秒

课时46

keras模型分布式

24分0秒

课时47

estimator模型分布式

15分14秒

课时48

自定义训练过程分布式

50分26秒

课时49

自定义训练过程问题解决

3分39秒

章节8:模型保存和部署 (8节)

课时50

模型保存和部署理论

5分43秒

课时51

keras保存模型参数和加载模型参数

25分17秒

课时52

keras_to_savedmodel

19分11秒

课时53

keras_to_concret_function

6分29秒

课时54

to_tflite

11分1秒

课时55

tflite_interpreter使用

6分23秒

课时56

转化为量化tflite

11分27秒

课时57

使用quantized_tflite_interpreter

5分23秒

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