《Python快乐编程 TensorFlow深度学习项目实战》求取 ⇩
作者 | 千锋教育高教产品研发部编著 编者 |
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出版 | 未查询到或未知 |
参考页数 | ✅ 真实服务 非骗流量 ❤️ |
出版时间 | 2020(求助前请核对) 目录预览 |
ISBN号 | 无 — 违规投诉 / 求助条款 |
PDF编号 | 820162718(学习资料 勿作它用) |
求助格式 | 扫描PDF(若分多册发行,每次仅能受理1册) |
第1章初识TensorFlow1
1.1深度学习介绍1
1.2 TensorFlow简介4
1.3 TensorF low环境搭建7
1.4 TensorFlow测试11
1.5本章小结12
1.6习题12
第2章TensorFlow基础14
2.1张量14
2.2会话17
2.3变量与占位符18
2.4矩阵20
2.4.1创建矩阵20
2.4.2矩阵基本运算21
2.5本章小结22
2.6习题23
第3章TensorFlow进阶25
3.1TensorFlow的计算模型25
3.1.1计算图的工作原理25
3.1.2计算图的使用26
3.2 TensorFlow的嵌入层28
3.3 TensorF low的多层29
3.4TensorFlow实现损失函数31
3.4.1损失函数31
3.4.2损失函数工作原理及实现34
3.5TensorFlow实现反向传播37
3.5.1反向传播算法37
3.5.2反向传播算法的工作原理及实现38
3.6 TensorFlow实现随机训练和批量训练42
3.7 TensorFlow创建分类器47
3.8TensorFlow实现模型评估51
3.8.1模型评估方法51
3.8.2模型评估工作原理及实现51
3.9本章小结56
3.10习题56
第4章基于TensorFlow的线性回归58
4.1线性回归简介58
4.2 TensorFlow求逆矩阵63
4.3 TensorFlow求矩阵的分解65
4.4 TensorFlow实现线性回归算法68
4.5线性回归中的损失函数71
4.6 TensorFlow实现戴明回归74
4.7 TensorFlow实现Ridge回归与Lasso回归78
4.8 TensorFlow实现逻辑回归83
4.9本章小结86
4.10习题86
第5章神经网络算法基础88
5.1神经网络算法简介88
5.2TensorFlow实现激活函数89
5.2.1 Sigmoid函数89
5.2.2 Tanh函数90
5.2.3 ReLU数91
5.3 TensorFlow实现单层神经网络92
5.4 TensorFlow实现神经网络常见层94
5.5本章小结98
5.6习题98
第6章数字识别问题99
6.1 MNIST数据处理99
6.2神经网络模型训练进阶102
6.2.1程序与数据的拆分102
6.2.2变量管理108
6.3 TensorFlow模型持久化111
6.3.1TensorFlow实现保存或加载模型111
6.3.2 TensorFlow模型持久化的原理及数据格式113
6.4本章小结119
6.5习题119
第7章TensorFlow实现卷积神经网络120
7.1卷积神经网络简介120
7.2TensorFlow实现简单的CNN126
7.3 TensorFlow实现进阶CNN131
7.4 TensorFlow实现图片风格渲染138
7.5本章小结143
7.6习题143
第8章图像数据处理145
8.1 TFRecords145
8.2图像数据的预处理148
8.2.1图像预处理方法简介148
8.2.2图像预处理实例158
8.3多线程输入数据处理框架160
8.3.1队列与多线程160
8.3.2输入文件队列163
8.3.3组合训练数据165
8.4数据集的使用方法167
8.5本章小结172
8.6习题172
第9章TensorFlow实现循环神经网络174
9.1循环神经网络简介174
9.2通过TensorFlow实现垃圾短信预测175
9.3通过TensorFlow实现LSTM模型180
9.4通过TensorFlow实现多层LSTM模型186
9.5本章小结193
9.6习题193
第10章TensorFlow产品化194
10.1TensorFlow的单元测试194
10.2 TensorFlow并发执行198
10.3 TensorFlow分布式实践199
10.4 TensorFlow产品化开发200
10.5本章小结202
10.6习题202
第11章TensorFlow的进阶用法204
11.1TensorFlow实现遗传算法204
11.2 TensorFlow实现K-means算法208
11.3 TensorFlow求解常微分方程212
11.4本章小结213
11.5习题214
第12章TensorFlow高层封装215
12.1TensorFlow的常见封装方法简介215
12.2Keras217
12.2.1序贯模型218
12.2.2函数式模型220
12.3Estimator222
12.3.1 Estimator的基本用法223
12.3.2 Estimator自定义模型225
12.4本章小结227
12.5习题228
第13章TensorFlow可视化229
13.1TensorBoard简介229
13.2TensorBoard可视化231
13.2.1 TensorFlow命名空间与TensorBoard图上节点231
13.2.2 TensorBoard节点信息236
13.3本章小结238
13.4习题238
第14章TensorFlow实现车牌识别239
14.1项目简介239
14.2生成训练数据集240
14.3数据读取244
14.4构建神经网络模型246
14.5开始模型训练251
14.6测试模型准确度254
14.7本章小结257
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