TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）

Tensorflow实战Google深度学习框架

本文于网络,文章讲解了使用TensorFlow如何来构建神经网络及 图像识别与卷积神经网络的详细描述。tensor:张量，是tensorflow的数据模型。在tensorflow中可以简单理解为多位数组，表示计算节点，是tensorflow管理数据的形式。但是在tensorflow中，张量的实现并不是直接采用数组的形式，它仅仅是对运算结果的引用。 张量的三个主要属性：name、shap

Tensorflow 实战Google深度学习

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Tensorflow 实战google 深度学习框架随书代码

本书"TensorFlow实战Google深度学习框架"旨在帮助读者深入理解并掌握如何使用TensorFlow进行模型构建、训练以及部署。 首先，TensorFlow的核心是数据流图（Data Flow Graph），它允许开发者定义计算任务为一系列的...

深度学习与TensorFlow 2入门实战

亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。【爱可可-爱生活】友情分享了我们的课程Github链接！课程特色：1.通俗易懂，快速入门对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。2.实用主导，简单高效使用最新的TensorFlow 2版本教学，比起TensorFlow 1.x版本难度降低了约50%。3.案例为师，实战护航基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合TensorFlow 2与深度学习算法完成多个案例实战。4.持续更新，永久有效一次购买，永久有效。深度学习课程会持续更新下去，内容和学术界最前沿算法保持同步。

深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

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深度学习与Tensorflow2实战课程

深度学习与Tensorflow2实战视频教程，2020最新版本，Tensorflow2版本更简单实用，课程纯实战驱动，通俗讲解2版本核心模块与实例应用。全程代码实战，通俗易懂，用最接地气的方式讲解各大核心模块，基于真实数据集展开项目实战，丰富案例支持，快速入门！ 课程大纲： 章节1 Tensorflow安装与简介 章节2 神经网络原理解读与整体架构 章节3 搭建神经网络进行分类与回归任务 章节4 卷积神经网络原理与参数解读 章节5 猫狗识别实战 章节6 图像数据增强实例 章节7 训练策略-迁移学习实战 章节8 递归神经网络与词向量原理解读 章节9 基于TensorFlow实现word2vec 章节10 基于RNN模型进行文本分类任务 章节11 tfrecord制作数据源 章节12 将CNN网络应用于文本分类实战 章节13 时间序列预测 章节14 自然语言处理通用框架BERT原理解读 章节15 谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例 章节16 对抗生成网络实战 章节17 基于CycleGan开源项目实战图像合成 章节18 经典网络架构Resnet实战 章节19 Tensorflow基础

TensorFlow：实战Google深度学习框架1

前言“深度学习”这个词在过去的一年之中已经轰炸了媒体、技术博客甚至朋友圈。这也许正是你会读到本书的原因之一。数十年来，人工智能技术虽不断发展，但像深度学习这样在

最全面的 TensorFlow机器学习实战教程

深度学习框架 TensorFlow是谷歌开源的机器学习框架，它广泛用于数据科学和机器学习领域，支持多种深度学习模型的构建和训练。以下是对您提供的资源的简要介绍： 1. **TensorFlow For Machine Intelligence.pdf**：这份PDF文档可能是一个关于如何使用TensorFlow进行机器智能开发的教程。它可能包含了从基础概念到高级应用的全面介绍，适合不同水平的开发者学习和参考。 2. **TensorFlow 官方文档中文版 - v1.2.pdf**：这是TensorFlow官方文档的中文版，版本为1.2。这份文档为中文读者提供了一个详细的指南，涵盖了TensorFlow的安装、基本概念、API使用以及如何构建和训练神经网络模型等内容。 3. **tensorflow-mnist-tutorial-master**：这似乎是一个关于MNIST数据集的TensorFlow教程的代码库。MNIST是一个著名的手写数字识别数据集，广泛用于深度学习入门教程。该资源可能包含了构建、训练和测试一个用于识别手写数字的神经网络的完整示例代码。 这些资源对于想要深

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包括深度学习，tensorflow实战GooGle以及Python神经网络学习

包括深度学习，tensorflow实战GooGle以及Python神经网络学习等四本常用深度学习书籍，均是高清版，有几本文字能够复制。

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tensorflow是目前深度学习的一个常用框架，已经开源，入门简单

《TensorFlow实战Google深度学习框架》（第二版）学习.zip

TensorFlow实战Google深度学习框架.svg Chapter03 TensorFlow入门 Chapter04 深层神经网络 Chapter05 MNIST数字识别问题 add 5.5 TensorFlow最佳实践样例程序 Chapter06 图像识别与卷积神经网络 Chapter07 图像数据处理 Chapter08 循环神经网络 add 8.3 - 8.4 循环神经网络的

深度学习tensorflow功能展示

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Tensorflow-Google- TensorFlow实战Google深度学习框架源代码 //book.douban.com/subject/26976457/

基于tensorflow进行深度学习简单介绍

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机器学习框架之TensorFlow学习

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深度学习基础与TensorFlow实践教程

本课程主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域优秀的计算系统之一，本课程将结合实例介绍使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤，着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法，并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。 所有案例均来自讲师团队工作中的亲身实践，所选案例均是深度学习的经典应用，非常具有代表性。

机器学习实战：TensorFlow构建线性回归模型

在本章中，开始使用简单模型：线性回归来探索 TensorFlow 编程。基于这个例子，我将介绍一些代码基础知识，以及，如何调用学习过程中的各种重要组件，如函数函数或算法梯度下降。 变量之间的关系模型 线性回归是一种用于衡量变量之间关系的统计技术。它的有趣之处在于实现它的算法在概念上不复杂，并且还可以适应各种各样的情况。由于这些原因，我发现用线性回归的例子开始深入研究 TensorFlow 很有意思。 请记住，在两个变量（简单回归）和两个以上变量（多元回归）的情况下，线性回归拟合因变量和自变量之间的关系xi和随机项b。 在本节中，我将创建一个简单的示例来解释 TensorFlow 如何工作，假设

DeepLearningTensorflow：使用TensorFlow进行深度学习和机器学习的练习文件

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

Tensorflow学习实战

Tensorflow学习实战之mnist手写体识别 数据准备 构建模型 训练模型 评估结果 可视化显示 Tensorflow继续学习，今天是入门级的mnist手写体识别，改变前两次的线性回归，这次是逻辑回归，这样随之改变的是损失函数等 Tensorflow里面有一个examples的MNIST的手写，直接运行会自动下载。 训练了20次，效果还不错，慢慢的理解，把以前不懂得好多东西，学习中慢慢得到补充 收获： reshape，行优先，逐行排列，相当于把一整行数字排列后按reshape得行列填充进去，我的理解相当于图像里得resize one hot独热编码，一个为1，其余所有为0，适用于分类任务

深度学习项目案例TensorFlow.rar

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Tensorflow学习资料

Learning.TensorFlow.2017.8，Nick McClure-TensorFlow Machine Learning Cookbook（TMLC）等学习tensorflow资料

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使用tensorflow dlib opencv特定人脸识别,使用RNN模型进行文本生成

Learning TensorFlow

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Deep Learning with TensorFlow

Pro_Deep_Learning_with_TensorFlow_－_A_Mathematical_Approach_to_Advanced_Artificial_Intelligence_in_Python