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【No964】TensorFlow2.0深度解析从原理到应用
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|-- 第9章 Tensorflow模型保存与部署.zip
|-- 第7章 循环神经网络.zip
|-- 第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0.zip
|-- 第2章 Tensorflow keras实战.zip
|-- 第1章 Tensorflow简介与环境搭建.zip
|-- 第10章 机器翻译.zip
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|-- 第8章 Tensorflow分布式
  |-- 8-9_分布式自定义流程实战.mp4
  |-- 8-8_自定义流程实战.mp4
  |-- 8-7_estimator分布式实战.mp4
  |-- 8-6_keras分布式实战.mp4
  |-- 8-5_分布式策略.mp4
  |-- 8-4_GPU手动设置实战.mp4
  |-- 8-3_内存增长和虚拟设备实战.mp4
  |-- 8-2_GPU默认设置.mp4
  |-- 8-1_课程引入与GPU设置.mp4
|-- 第6章 卷积神经网络
  |-- 6-9_Keras_generator读取数据.mp4
  |-- 6-8_Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4
  |-- 6-7_深度可分离卷积网络实战.mp4
  |-- 6-6_深度可分离卷积网络.mp4
  |-- 6-5_卷积神经网络实战.mp4
  |-- 6-4_池化操作.mp4
  |-- 6-3_卷积的计算.mp4
  |-- 6-2_卷积解决的问题.mp4
  |-- 6-1_卷积神经网络引入与总体结构.mp4
  |-- 6-14.mp4
  |-- 6-13_模型训练与预测.mp4
  |-- 6-12_keras_generator读取cifar10数据集.mp4
  |-- 6-11_10monkeys模型微调.mp4
  |-- 6-10_10monkeys基础模型搭建与训练.mp4
|-- 第4章 Tensorflow dataset使用
  |-- 4-9_章节总结.mp4
  |-- 4-8_tf.data读取tfrecord文件并与tf.keras结合使用.mp4
  |-- 4-7_生成tfrecords文件.mp4
  |-- 4-6_tfrecord基础API使用.mp4
  |-- 4-5_tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用.mp4
  |-- 4-4_tf.io.decode_csv使用.mp4
  |-- 4-3_生成csv文件.mp4
  |-- 4-2_tf_data基础API使用.mp4
  |-- 4-1_data_API引入.mp4
|-- 第3章 Tensorflow基础API使用
  |-- 3-9_函数签名与图结构.mp4
  |-- 3-8_@tf.function函数转换.mp4
  |-- 3-7_tf.function函数转换.mp4
  |-- 3-6_使子类与lambda分别实战自定义层次.mp4
  |-- 3-5_实战自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4
  |-- 3-4_实战sparse_tensor与tf.Variable.mp4
  |-- 3-3_实战tf.strings与ragged_tensor.mp4
  |-- 3-2_实战tf.constant.mp4
  |-- 3-1_tf基础API引入.mp4
  |-- 3-13_章节总结.mp4
  |-- 3-12_tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4
  |-- 3-11_tf.GradientTape基本使用方法.mp4
  |-- 3-10_近似求导.mp4