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Hands-On-Neural-Networks-with-TensorFlow-2.0:Packt发行的具有TensorFlo...
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2021-05-26
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带TensorFlow-2.0的神经网络动手 这是Packt发行的的代码存储库。 从静态图到热切执行的理解TensorFlow,并设计神经网络 这本书是关于什么的? 本书是TensorFlow(TF)框架的指南,从TF 1.x的静态图形架构到急切的执行以及TF 2.0中引入的所有新功能。 全书都开发了神经网络应用程序,其目的是使读者能够使用TF 2.0开发基于神经网络的解决实际问题的解决方案。 本书涵盖以下激动人心的功能: 掌握机器学习和神经网络技术来解决具有挑战性的任务 应用TF 2.0的新功能以加快开发速度 使用TensorFlow数据集(tfds)和tf.data API构建高效的数据输入管道 使用TensorFlow Hub执行转移学习和微调 定义和训练网络以解决对象检测和语义分割问题 如果您觉得这本书适合您,请立即获取! 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如,
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Hands-On-Neural-Networks-with-TensorFlow-2_0-master.zip (39个子文件)
Hands-On-Neural-Networks-with-TensorFlow-2.0-master
requirements.txt 99B
Chapter09
tf2
cgan.py 6KB
gan.py 4KB
Chapter10
tfjs
power.html 1KB
tf2
export_function.py 1022B
go
goenv.sh 527B
importgraph.go 522B
base.go 600B
LICENSE 1KB
Chapter06
tf2
trans.py 3KB
Chapter08
tf2
semsegfull.py 8KB
README.md 5KB
Chapter03
tf1
simple_graph.py 360B
simple_graph_optimized.py 346B
simple_graph_overload.py 376B
lenet-loss.py 5KB
variable.py 643B
lenet.py 2KB
simple_graph_sess.py 582B
two_graphs.py 642B
variable_2.py 677B
Chapter05
tf2
tfds-base.py 292B
keras.py 1KB
estimator.py 3KB
custom.py 2KB
dataset.py 590B
Chapter04
tf1
order.py 330B
tf2
sequential-gradient-clip.py 3KB
functional.py 350B
tape.py 188B
subclass.py 600B
sequential-complete.py 4KB
baseline-function.py 809B
baseline.py 214B
autograph.py 99B
sequential.py 1KB
tape-persistent.py 293B
order-eager.py 184B
Chapter07
tf2
voc.py 6KB
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三渔
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