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TensorFlow2.X API详解（一） 常用函数与深度学习
第12任务： 209 - 按行求和与按列求和
查看课程
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
