DeepLearningTensorflow:使用TensorFlow进行深度学习和机器学习的练习文件 源码
使用TensorFlow进行深度学习和机器学习 按 这些是使用进行的练习文件。 课程大纲可以在下面找到 第一天 第1单元入门 什么是TensorFlow 安装并运行TensorFlow 模块2基本Tensorflow操作 持续的 图操作 数学 矩阵 占位符 多变的 模块3数据集 MNIST手写数字数据集 CIFAR图像数据集 一种热编码/解码 将数据集拆分为培训/测试 第4单元TF上的机器学习 回归ML模型 损失函数 优化器 训练 保存并加载模型 单元5神经网络(NN) 什么是神经网络 激活功能 MNIST上的深度神经网络 第二天 模块6张量板 什么是Tensorboard? 可视化Tensorboard图 将数据输出到Tensorboard 模块7卷积神经网络(CNN) 什么是CNN? CNN架构 卷积层 池化和辍学层 MNIST数据集上的CNN 单元8递归神经网络
文件列表
DeepLearningTensorflow-master.zip
(预估有个20文件)
DeepLearningTensorflow-master
.gitignore
26B
exercises
module8_2_keras_rnn.ipynb
4KB
module10_4_estimoator_classification.py
2KB
module2_basic_tensorflow.ipynb
9KB
module10_3_estimator_regression.py
1KB
module10_1_tf_data.py
1KB
module9_2_keras_nn_mnist_restore_model.py
860B
module9_2_tf_fine_tune.py
2KB
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