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醉染图书TensorFlow2学习指南9787302564638
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部分TensorFlow2基本内容介绍章TensorFlow2简介1.1初识TensorFlow生态系统1.2TensorFlow的安装1.3内务管理和Eager作1.3.1导入TensorFlow1.3.2TensorFlow的编码风格约定1.3.3动态图机制1.3.4声明Eager变量1.3.5声明TensorFlow常量1.3.6创建tensor张量1.3.7张量的秩(维数)1.3.8指定张量的元素1.3.9将张量转换为NumPy/Python变量1.3.10计算张量的大小(元素数)1.3.11查看张量的数据类型1.3.12张量元素的基本运算规则1.3.13广播机制1.3.14TensorFlow转置和矩阵乘法1.3.15张量数据类型的转换1.3.16声明不规则张量1.4TensorFlow的基本作1.4.1计算张量的平方差1.4.2计算平均值1.4.3随机初始化张量1.4.4查找优选和元素的索引1.4.5使用检查点保存和恢复张量值1.4.6tf.function1.5小结第2章TensorFlow2的不错API——Keras2.1Keras的使用情况及优势2.2Keras特.Keras默认配置文件2.4Keras后端2.5Keras数据类型2.6Keras模型2.6.1Keras序列模型2.6.2Keras函数式API2.6.3子类化Keras模型类2.6.4使用数据管道2.6.5保存和加载Keras模型2.6.6Keras数据集2.7小结第3章基于TensorFlow2的ANN技术3.1获取数据集3.1.1从NumPy数组获取数据3.1.2从CSV文件获取数据3.1.3使用TFRecords存取数据3.1.4使用独热编码处理数据3.2ANN层3.2.1全连接层3.2.2卷积层3..优选池化层3.2.4批标准化层和Dropout层3.2.5Softmax层3.3激活函数3.4创建模型3.5梯度计算3.6损失函数3.7小结第二部分TensorFlow2中的有监督和无监督学习第4章基于TensorFlow2的有监督学习4.1有监督学习4.2线回归4.3个线回归示例4.4波士顿房价数据集4.5逻辑回归(分类)4.6k近邻(KNN)4.7小结第5章基于TensorFlow2的无监督学习5.1自动编码器5.2一个简单的自动编码器5.2.1数据预处理5.2.2训练5..结果显示5.3自动编码器的应用——去噪5.3.1设置5.3.2数据预处理5.3.3带噪声的图像5.3.4创建编码层5.3.5创建解码层5.3.6模型概要5.3.7模型实例化、编译和训练5.3.8图像去噪5.3.9TensorBoard输出5.4小结第三部分TensorFlow2的神经网络应用第6章基于TensorFlow2的图像识别6.1基于TensorFlow的ickDraw图像分类6.1.1数据获取6.1.2设置环境6.1.3数据预处理6.1.4模型创建6.1.5模型训练和测试6.1.6TensorBoard回调函数6.1.7模型保存、加载和重新测试6.1.8用.h5格式保存和加载NumPy图像数据6.1.9预训练模型的加载和使用6.2基于TensorFlow的CIFAR10图像分类6.2.1简介6.2.2应用6.3小结第7章基于TensorFlow2的图像风格迁移7.1导入配置7.2图像预处理7.3查看原始图像7.4使用VGG19架构7.5创建模型7.6计算损失7.7执行风格迁移7.8展示7.9小结第8章基于TensorFlow2的循环神经网络8.1神经网络处理模式8.2循环结构8.3RNN的应用8.4RNN代码示例8.5模型构建与实例化8.6模型训练与使用8.7小结第9章TensorFlow Estimators和TensorFlow Hub9.1TensorFlow Estimators9.2TensorFlow Hub9.2.1MB(电影评论数据库)9.2.2数据集9..代码9.3小结附录从tf1.12转换为tf2
《TensorFlow 2学习指南》从TensorFlow 2的基础知识讲起,深入介绍TensorFlow 2在多个 AI细分方向的进阶实战,同时把机器学习算法和框架的使用结合起来,让读者学习框架的同时,还能够更深入地了解算法的原理。内容上尽量避免晦涩数学公式所带来的负担,通俗易懂、案例丰富、实用强,特别适合TensorFlow 2的入门者和进阶者使用。
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