《Tensorflow 实战google深度学习框架》第二版

最新推荐文章于 2021-11-17 15:08:41 发布
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#Tensorflow

本书深入解析TensorFlow深度学习框架，提供第二版完整源代码，涵盖各章节所需数据集及高清PDF下载链接，适合深度学习爱好者及开发者参考。

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TensorFlow：实战Google深度学习框架第二版——第四章
m0_37857151的博客
02-13 1314
目录 第四章——深层神经网络 4.1深度学习与深层神经网络 4.1.1线性模型的局限性 4.1.2激活函数实现去线性化 4.1.3多层网络解决异或问题 4.2损失函数定义 4.2.1经典损失函数 分类问题 回归问题 4.2.2自定义损失函数 4.3神经网络优化算法 4.4神经网络进一步优化 4.4.1学习率的设置——指数衰减学习率 4.4.2过拟合问题 4.4.3滑动...
【TensorFlow】TensorFlow实战Google深度学习框架第2版参考代码（03-TensorFlow入门）
长相忆兮长相忆的专栏
11-18 262
郑泽宇&梁博文&顾思宇著《TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）》第3章TensorFlow入门部分样例代码。
《Tensorflow 实战google深度学习框架》第二版 的 程序源代码存放地址
一滴水，一缕光
04-23 8065
<<Tensorflow 实战google深度学习框架--第二版>> 源代码链接：书中代码存放地址:Github 代码要用到的数据链接：每章所需的数据集下载地址 
《Tensorflow 实战google深度学习框架》第二版源代码
Bowen Wang的博客
12-05 953
<<Tensorflow 实战google深度学习框架–第二版>> 完整资料github地址： https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial 源代码链接： https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_Tensor...
Tensorflow 实战google深度学习框架--第二版
qq_41674647的博客
11-07 352
<<Tensorflow 实战google深度学习框架--第二版>> 源代码链接： https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0 代码要用到的数据链接： https://github.com/caicloud/tensorf...
【书评】【不推荐】《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）
weixin_30402343的博客
03-11 259
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 这本书我老老实实从头到尾看了一遍（实际上是看到第9章，刚看完，后面的实在看不下去了，但还是会坚持看的），所有的代码都是手敲了一遍。这本书对于想TensorFlow入门的小伙伴来说，可以看到第8章了解一下循环神经网络的原理，第8章最后的例子举的真的是很烂，用循环神经网络去预测sin函数曲线，我是真的佩服这种例子都能想得出来...
郑泽宇等《TensorFlow实战Google深度学习框架》（第二版）学习
最新发布
08-10
郑泽宇等人编著的《TensorFlow实战Google深度学习框架》（第二版），作为一本深入浅出的教材，为读者提供了一个实践Google深度学习框架的平台。 本书籍不仅是理论知识的呈现，更重要的是，它强调了实战能力的培养。...
《TensorFlow实战Google深度学习框架》（第二版）学习.zip
04-29
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...
设计开发 Tensorflow 实战Google 深度学习框架 完整版
04-09
《设计开发 Tensorflow 实战Google 深度学习框架 完整版》是针对TensorFlow这一强大开源深度学习库的实战教程，旨在帮助开发者全面掌握并应用TensorFlow进行高效的深度学习模型设计与开发。TensorFlow是由Google ...
【TensorFlow】TensorFlow实战Google深度学习框架第2版参考代码（09-自然语言处理）
长相忆兮长相忆的专栏
11-18 372
郑泽宇&梁博文&顾思宇著《TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）》第9章自然语言处理部分样例代码。
谷歌tensorflow实践（第二版）
06-20
最新最全版本的tensorflow实践资料，包括谷歌第二版，全文高清
Tensorflow 实战 Google 深度学习框架（第2版）---- 10.3.2节 P280 代码
wzg2016的博客
08-10 472
#-*-coding:utf-8-*- import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) def lenet(x,is_training): x =...
《TensorFlow实战Google深度学习框架(第2版)》3.tensorflow入门
su.nn.y的博客
07-23 311
文章目录TensorFlow计算模型------计算图计算图的概念TensorFlow数据模型------张量张量的使用TensorFlow运行模型------会话(session)TensorFlow实现神经网络前向传播神经网络实现完整神经网络 TensorFlow计算模型------计算图 计算图的概念 Tensor就是张量。在TensorFlow 中，张量可以被简单地理解为多维数组，如果说T...
【TensorFlow】TensorFlow实战Google深度学习框架第2版参考代码（06-图像识别与卷积神经网络）
长相忆兮长相忆的专栏
11-18 416
郑泽宇&梁博文&顾思宇著《TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）》第6章图像识别与卷积神经网络部分样例代码。
tensorflow实战google深度学习框架（第2版） 第三章 tensorflow入门
zjd873721519的博客
01-10 526
1.tensorflow计算模型——计算图 tensorflow中所有的计算都会被转化为计算图上的节点。 tensorflow的名字说明了它最重要的两个概念——tensor和flow。 tensor就是张量，可以简单地理解为多维数组，表明了tensorflow的数据结构。 flow就是“流”，直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程，体现了tensorflow的计算模型。   一个简...
《TensorFlow实战Google深度学习框架（第二版）》学习笔记及书评
李英俊小朋友
11-17 629
《TensorFlow实战Google深度学习框架（第二版）》学习笔记 文章目录《TensorFlow实战Google深度学习框架（第二版）》学习笔记写在前面1. TensorFlow图像处理函数学习总结2. TensorFlow图像预处理完整样例3. TensorFlow多线程输入数据处理框架3.1 队列与多线程3.2 输入文件队列3.3 组合训练数据3.4 输入数据处理框架4. TensorFlow数据集4.1 数据集的基本使用方法4.2 数据集的高层操作5. 自然语言处理5.1 语言模型评价方法5.2
TensorFlow：实战Google深度学习框架第二版——第六章
m0_37857151的博客
03-18 918
第六章——图像识别与卷积神经网络 6.1 图像识别问题简介及经典数据集 第五章用到的MNIST手写体识别数据集。 CIFAR 数据集就是一个影响力很大的图像分类数据集。CIFAR 数据集分为了 CIFAR-10 和 CIFAR-100 两个问题，它们都是图像词典项目（Visual Dictionary）中 800 万张图片的一个子集。 CIFAR 数据集中的图片为 32×32 的彩色图片，每...
Tensorflow 实战Google深度学习框架——学习笔记（二）TensorFlow实现神经网络
Star_Platinum的博客
08-08 612
3.4 TensorFlow实现神经网络 使用神经网络解决分类问题可以分为以下四步： 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入 2.定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入得到输出（前向传播） 3.通过训练数据来调整神经网络中的参数（反向传播） 4.使用训练好的数据来预测未知的数据 整个过程分需要三部分信息： 第一个部分是神经网络的输入，这个输入就是从实体中获取的特征...
《TensorFlow实战Google深度学习框架》读后小结（二）
PasPerCon
08-28 265
本部分是书中的第五章内容。 第五章  MNIST数字识别问题 1. TensorFlow提供了封装好的MNIST数据处理类，在这里将直接使用这个类，将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络所使用的格式。 每一张图片是一个28*28的大小，处理后的图片是一个长度是784的一维数组。数组中的数字大小在[0 1]之间。 2. 训练、验证和测试 使用神经网络进行训练数据集。 因为神经网络...
TensorFlow实战：Google深度学习框架第二版
书中详述了如何使用TensorFlow解决实际问题，并在第二版中更新了代码至TensorFlow1.4.0，增加了新功能和高层封装的介绍，以及深度学习在自然语言处理中的应用。" 在深度学习领域，TensorFlow是一个由Google开发并...
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