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tf-estimator-tutorials:该存储库包含有关如何使用TensorFlow估计器API以系统化和标准化的方式执行...
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2021-05-19
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TensorFlow估算器API教程-TensorFlow v1.4 这些教程使用TF估计器API涵盖: 各种ML任务,目前涉及: 分类 回归 聚类(k均值) 时间序列分析(AR模型) 降维(自动编码) 序列模型(RNN和LSTM) 图像分析(用于图像分类的CNN) 文本分析(带有嵌入,CNN和RNN的文本分类) 如何使用固定估计器训练ML模型。 如何实现自定义估算器(model_fn和EstimatorSpec)。 构建模型feature_column的标准元数据驱动方法,包括: 数值特征 具有词汇的分类特征, 分类特征哈希存储桶,以及 具有身份的分类特征 数据输入管道(input_fn)使用: tf.estimator.inputs。 pandas_input_fn , tf.train。 string_input_producer和 tf.data。 读取
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tf-estimator-tutorials-master.zip (83个子文件)
tf-estimator-tutorials-master
04 - Times Series
00.0 - Generate Time Series Data.ipynb 280KB
data
test-data.csv 7KB
timeseries-univariate.csv 8KB
train-data.csv 16KB
timeseries-multivariate.txt 7KB
01.0 - TF ARRegressor - Estimator + Numpy.ipynb 617KB
02.0 - TF ARRegressor - Experiment + CSV.ipynb 739KB
03 - Clustering
02.0 - TF k-means - Estimator API.ipynb 277KB
01.0 - Generate Data Points + SKLearn Clustering.ipynb 909KB
03.0 - TF k-means - Experiment API.ipynb 268KB
data
test-data.csv 30KB
new-data.csv 10B
train-data.csv 92KB
00.0 - TensorFlow Version Update.ipynb 4KB
01 - Regression
07.0 - TF Regression Model - DNN Wide & Deep + estimator.train_and_evaluate.ipynb 95KB
06.0 - Convert CSV to TFRecords.ipynb 7KB
-- TensorBoard.ipynb 1KB
04.0 - TF Regression Model - Dataset Input.ipynb 67KB
02.0 - TF Regression Model - Estimator APIs + Pandas.ipynb 27KB
01.0 - Regression Data Generation.ipynb 9KB
data
valid-data.tfrecords 308KB
housingdata.csv 34KB
test-data.csv 361KB
test-data.tfrecords 513KB
new-data.json 54B
valid-data.csv 217KB
new-data.csv 18B
train-data.csv 868KB
train-data.tfrecords 1.2MB
00.0 - TensorFlow Version Update.ipynb 4KB
05.0 - TF Regression Model - Custom Estimator.ipynb 71KB
04.0 - TF Regression Model - Dataset Input + JSON Serving.ipynb 68KB
03.0 - TF Regression Model - Experiment APIs + CSV Files.ipynb 39KB
08.0 - TF Regression Example - Housing Price Estimation + Features Scaling.ipynb 365KB
images
exp-api2.png 122KB
05 - Autoencoding
03.0 - Dimensionality Reduction - Autoencoding + Normalizer + XEntropy Loss.ipynb 230KB
02.0 - Dimensionality Reduction - Autoencoding + Custom Estimator.ipynb 298KB
04.0 - Dimensionality Reduction - Autoencoding + Custom Estimator with MNIST.ipynb 146KB
01.0 - Generate Dataset with High-Dimensionality.ipynb 266KB
data
data-01.csv 2.35MB
08 - Text Analysis
02 - Text Classification - SMS Ham vs. Spam - Document Embedding.ipynb 28KB
01 - Text Classification - SMS Ham vs. Spam - Data Preparation.ipynb 14KB
05 - Text Classification - Hacker News - End-to-End + TF-Hub Sentence Embedding.ipynb 132KB
06 - Part_1 - Text Classification - Hacker News - Data Preprocessing with TFT.ipynb 20KB
03 - Text Classification - SMS Ham vs. Spam - Word Embeddings + CNN.ipynb 28KB
06 - Part_2 - Text Classification - Hacker News - DNNClassifier with TF-Hub Sentence Embedding.ipynb 127KB
06 - Part_4 - Text Classification - Hacker News - DNNClassifier with TF.IDF.ipynb 26KB
06 - Part_3 - Text Classification - Hacker News - Custom Estimator Word Embedding.ipynb 29KB
data
sms-spam
train-data.tsv 350KB
n_words.tsv 5B
valid-data.tsv 116KB
vocab_list.tsv 85KB
SMSSpamCollection 467KB
04 - Text Classification - SMS Ham vs. Spam - Word Embeddings + LSTM.ipynb 30KB
06 - Sequence Models
03 - RNN with LSTM - Sequence Classification.ipynb 628KB
01 - RNN with LSTM - Predicting the Next Values - Single Pattern.ipynb 386KB
TODO.txt 115B
02 - RNN with LSTM - Predicting the Next Values - Multiple Patterns.ipynb 655KB
data
seq01.test.csv 23KB
seq01.train.csv 237KB
02 - Classification
05.0 - Classification Example - Census Income Prediction.ipynb 72KB
04.0 - TF Classification Model - Custom Estimator + Experiment + Dataset + CSV.ipynb 75KB
02.0 - Convert CSV to TFRecords.ipynb 7KB
-- TensorBoard.ipynb 2KB
03.0 - TF Classification Model - DNN Wide & Deep + Train_And_Evaluate + Dataset + TFRecords.ipynb 69KB
06.0 - Classification Example - Census Income Prediction - Custom Estimator + Exponential Decay Learning Rate.ipynb 70KB
01.0 - Classification Data Generation.ipynb 1.65MB
data
valid-data.tfrecords 319KB
test-data.csv 313KB
test-data.tfrecords 532KB
adult.stats.csv 351B
valid-data.csv 188KB
adult.test.csv 1.68MB
train-data.csv 751KB
train-data.tfrecords 1.25MB
adult.data.csv 3.36MB
00.0 - TensorFlow Version Update.ipynb 4KB
README.md 3KB
.gitignore 510B
07 - Image Analysis
03.0 - CNN Example with CIFAR-10 (Keras ver.).ipynb 46KB
01.0 - CNN Example with CIFAR-10 dataset.ipynb 32KB
00.0 - TensorFlow Version Update.ipynb 797B
02.0 - CNN Example with CIFAR-10 dataset using TFRecords.ipynb 31KB
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