TensorFlowGoogle深度学习框架书中源码例子
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2017-04-10
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TensorFlowGoogle深度学习框架书中源码例子 Chapter07 
6. 输入数据处理框架.ipynb 6KB 3. 队列操作.ipynb 3KB Records README 25B 5. 输入文件队列.ipynb 4KB 2.1. TensorFlow图像处理函数.ipynb 2.96MB 2.2. 图像预处理完整样例.ipynb 2.04MB 1. TFRecord样例程序.ipynb 4KB .ipynb_checkpoints 4. 多线程队列操作-checkpoint.ipynb 2KB 2.2. 图像预处理完整样例-checkpoint.ipynb 2.04MB 5. 输入文件队列-checkpoint.ipynb 4KB 6. 输入数据处理框架-checkpoint.ipynb 6KB 3. 队列操作-checkpoint.ipynb 3KB 1. TFRecord样例程序-checkpoint.ipynb 4KB 2.1. TensorFlow图像处理函数-checkpoint.ipynb 2.96MB 4. 多线程队列操作.ipynb 2KB Chapter03 2. 三层简单神经网络的前向传播算法.ipynb 3KB .ipynb_checkpoints 3. 完整神经网络样例程序-checkpoint.ipynb 4KB 1. 图，张量及会话-checkpoint.ipynb 5KB 2. 三层简单神经网络的前向传播算法-checkpoint.ipynb 3KB 1. 图，张量及会话.ipynb 5KB 3. 完整神经网络样例程序.ipynb 4KB Chapter08 Models README 29B 4. SKlearn封装例子.ipynb 5KB 1. 循环神经网络前向传播.ipynb 2KB 3. 使用循环神经网络实现语言模型.ipynb 10KB 2. PTB数据集介绍.ipynb 4KB .ipynb_checkpoints 3. 使用循环神经网络实现语言模型-checkpoint.ipynb 10KB 2. PTB数据集介绍-checkpoint.ipynb 4KB 5. 预测正弦函数-checkpoint.ipynb 40KB 4. SKlearn封装例子-checkpoint.ipynb 7KB 1. 循环神经网络前向传播-checkpoint.ipynb 2KB reader.py 4KB 5. 预测正弦函数.ipynb 40KB Chapter06 1. 卷积层、池化层样例.ipynb 4KB 2. 迁移学习.ipynb 17KB LeNet-5 LeNet5_infernece.ipynb 4KB LeNet5_train.ipynb 5KB LeNet5_infernece.py 3KB .ipynb_checkpoints LeNet5_infernece-checkpoint.ipynb 4KB LeNet5_train-checkpoint.ipynb 5KB .ipynb_checkpoints 2. 迁移学习-checkpoint.ipynb 17KB 1. 卷积层、池化层样例-checkpoint.ipynb 4KB Chapter05 1. MNIST读取数据.ipynb 13KB 2. TensorFlow训练神经网络 2. 不使用正则化.ipynb 7KB 5. 不使用隐藏层.ipynb 7KB 6. 不使用滑动平均.ipynb 7KB 4. 不使用激活函数.ipynb 8KB .ipynb_checkpoints 2. 不使用正则化-checkpoint.ipynb 7KB 4. 不使用激活函数-checkpoint.ipynb 8KB 6. 不使用滑动平均-checkpoint.ipynb 7KB 1. 全模型-checkpoint.ipynb 8KB 5. 不使用隐藏层-checkpoint.ipynb 7KB 3. 不使用指数衰减的学习率-checkpoint.ipynb 7KB 3. 不使用指数衰减的学习率.ipynb 7KB 1. 全模型.ipynb 8KB Saved_model README 29B 5. MNIST最佳实践 MNIST_model README 39B mnist_inference.py 949B mnist_eval.ipynb 5KB mnist_train.ipynb 7KB mnist_train.py 2KB .ipynb_checkpoints mnist_train-checkpoint.ipynb 7KB mnist_eval-checkpoint.ipynb 5KB mnist_inference-checkpoint.ipynb 2KB mnist_inference.ipynb 2KB 4.3. pb文件保存方法.ipynb 2KB 3. 变量管理.ipynb 4KB 4.2.2 variables_to_restore函数的使用样例.ipynb 1KB 4.2.1 滑动平均类的保存.ipynb 3KB .ipynb_checkpoints 4.2.2 variables_to_restore函数的使用样例-checkpoint.ipynb 1KB 3. 变量管理-checkpoint.ipynb 4KB 4.1. ckpt文件保存方法-checkpoint.ipynb 3KB 4.2.1 滑动平均类的保存-checkpoint.ipynb 3KB 4.3. pb文件保存方法-checkpoint.ipynb 2KB 2. TensorFlow训练神经网络-checkpoint.ipynb 8KB 1. MNIST读取数据-checkpoint.ipynb 13KB 4.1. ckpt文件保存方法.ipynb 3KB Chapter09 mnist_inference.py 949B 2. 改造后的mnist_train.ipynb 6KB 3. 监控指标可视化.ipynb 6KB .ipynb_checkpoints 3. 监控指标可视化-checkpoint.ipynb 6KB 1. 命名空间-checkpoint.ipynb 2KB 2. 改造后的mnist_train-checkpoint.ipynb 6KB 1. 命名空间.ipynb 2KB Chapter04 4. 滑动平均模型.ipynb 2KB 3. 正则化.ipynb 132KB 2. 学习率的设置.ipynb 6KB 1. 自定义损失函数.ipynb 7KB .ipynb_checkpoints 4. 滑动平均模型-checkpoint.ipynb 2KB 3. 正则化-checkpoint.ipynb 132KB 1. 自定义损失函数-checkpoint.ipynb 7KB 2. 学习率的设置-checkpoint.ipynb 6KB Chapter10 1. GPU基本操作.py 975B 2. 多GPU并行.py 7KB mnist_inference.py 949B 4. 异步更新模式样例程序.py 5KB 3. 分布式TensorFlow.py 856B 5. 同步更新模式样例程序.py 6KB资源评论
