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TensorFlow2.X API详解(一) 常用函数与深度学习
简介
分类
Python人工智能
课程标签:
初级
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任务列表
第1任务: 资料.zip
第2任务: tensorflow2.x.zip
第3任务: 200 - 什么是张量
第4任务: 201 - 创建张量
第5任务: 202 - 关于张量的一些常用API
第6任务: 203 - 创建一些特殊的张量
第7任务: 204 - 生成一些符合正态分布的张量
第8任务: 205 - 生成截断式正态分布以及均匀分布
第9任务: 206 - 关于创建张量需要掌握的API
第10任务: 207 - 求解张量的最小值与最大值
第11任务: 208 - Axis维度的解释
第12任务: 209 - 按行求和与按列求和
第13任务: 210 - 求解均值和标记为Variable
第14任务: 211 - 张量的四则运算
第15任务: 212 - 元素级别的运算
第16任务: 213 - 平方次方开方
第17任务: 214 - 矩阵相乘
第18任务: 215 - 标签和特征配对的函数
第19任务: 216 - 记录梯度信息
第20任务: 217 - 函数求导
第21任务: 218 - 稍微复杂函数求导
第22任务: 219 - Enumerate
第23任务: 220 - OneHotEncoding
第24任务: 221 - 独热编码API
第25任务: 222 - SoftMax函数
第26任务: 223 - Variable的自更新
第27任务: 224 - ArgMax函数
第28任务: 225 - 标记一些必须掌握的API
第29任务: 300 - 学习
第30任务: 301 - 拿到映射关系
第31任务: 302 - 拿到模型
第32任务: 303 - 查看数据集
第33任务: 304 - 安装sklearn
第34任务: 305 - 神经网络模型
第35任务: 306 - 大概的前向网络的计算
第36任务: 307 - 损失函数
第37任务: 308 - 案例:鸢尾花分类
第38任务: 309 - 线性组合
第39任务: 310 - 得到三个输出
第40任务: 311 - 计算出来损失函数
第41任务: 312 - 引出梯度下降
第42任务: 313 - 为什么会用到梯度下降
第43任务: 314 - 计算梯度下降
第44任务: 315 - 计算简单梯度下降
第45任务: 316 - 梯度下降的代码
第46任务: 317 - 为什么神经网络需要训练
第47任务: 318 - 极值点
第48任务: 319 - 引出学习率
第49任务: 320 - 用程序去模拟这个问题
第50任务: 321 - 初值与学习率
第51任务: 322 - 回到花分类问题
第52任务: 323 - 代码部分
第53任务: 324 - 切割训练集测试集
第54任务: 325 - 矩阵相乘
第55任务: 326 - 书写神经网络参数代码
第56任务: 327 - 将数据类型转化为Tensor
第57任务: 328 - 计算Loss损失
第58任务: 329 - 查看模型的损失
第59任务: 330 - 计算模型的梯度值
第60任务: 331 - 完成模型的损失更新减小
第61任务: 332 - 测试集合
第62任务: 333 - 计算准确率
第63任务: 334 - 完成模型准确率
第64任务: 335 - 更改学习率查看效果
第65任务: 336 - 拿到绘图的数据
第66任务: 337 - 绘制Loss图像
第67任务: 338 - 总结神经网络算法
第68任务: 339 - 总结神经网络算法
第69任务: 340 - 非线性激活
第70任务: 341 - Playground网站
第71任务: 342 - 激活函数
第72任务: 343 - 使用KeraAPI实现神经网络
第73任务: 344 - 使用Seq实现神经网络
第74任务: 345 - 使用Class实现神经网络
第75任务: 346 - 查看手写数字识别
第76任务: 347 - 完成Seq的手写数字识别
第77任务: 348 - 基于Class的手写数字集合
第78任务: 349 - 完成Class的手写数字识别
第79任务: 350 - 模型的保存
第80任务: 351 - 书写一个模型
第81任务: 352 - 模型的保存
第82任务: 353 - 完成模型的恢复
第83任务: 354 - 下载Fashion数据
第84任务: 355 - 查看类别
第85任务: 356 - 完成基本的Seq
第86任务: 357 - 查看图片
第87任务: 358 - 显示图片的代码
第88任务: 359 - 显示一些图片
第89任务: 360 - 显示概率图
第90任务: 361 - 优化图片的显示
第91任务: 362 - 柱状图上色
第92任务: 363 - 绘制剩下的图
第93任务: 364 - 完成图的绘制
第94任务: 365 - 模型的保存
第95任务: 366 - 读取自己的数据集图片
第96任务: 367 - 编码的步骤
第97任务: 368 - 获得所有的图片路径
第98任务: 369 - 获得到所有的标签
第99任务: 370 - 获得到Y值
第100任务: 371 - 获得到图片
第101任务: 372 - 自制Dataset
第102任务: 373 - 使用Seq预测
第103任务: 374 - 做批次数据
第104任务: 375 - 总结图片读取的步骤
第105任务: 376 - 神经网络第一章结束