深度学习与TensorFlow

11-23 06:13

深度学习与TensorFlow 2入门实战【带完整课件】

├── 19年11月最新-《TensorFlow 2.0深度学习算法实战教材》-中文版教材分享.pdf └── 深度学习与TensorFlow 2入门实战 ├── 01.深度学习初见 │ ├── 课时1 深度学习框架介绍-1.mp4 │ ├── 课时2 深度学习框架介绍-2.mp4 │ ├── 课时3 开发环境安装-1.mp4 │ └── 课时4 开发环境安装-2.mp4 ├── 02.【选看】开发环境全程实录 │ ├── 课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4 │ ├── 课时5 win10平台实录-1.mp4 │ ├── 课时6 win10平台实录-2.mp4 │ ├── 课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4 │ ├── 课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4 │ └── 课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4 ├── 03.回归问题 │ ├── 课时11 线性回归-1.mp4 │ ├── 课时12 线性回归-2.mp4 │ ├── 课时13 回归问题实战-1.mp4 │ ├── 课时14 回归问题实战-2.mp4 │ ├── 课时15 手写数字问题-1.mp4 │ ├── 课时16 手写数字问题-2.mp4 │ ├── 课时17 手写数字问题-3.mp4 │ ├── 课时18 手写数字问题初体验-1.mp4 │ └── 课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 ├── 04.Tensorflow 2基础操作 │ ├── 课时20 tensorflow数据类型-1.mp4 │ ├── 课时21 tensorflow数据类型-2.mp4 │ ├── 课时22 创建Tensor-1.mp4 │ ├── 课时23 创建Tensor-2.mp4 │ ├── 课时24 创建Tensor-3.mp4 │ ├── 课时25 索引与切片-1.mp4 │ ├── 课时26 索引与切片-2.mp4 │ ├── 课时27 索引与切片-3.mp4 │ ├── 课时28 索引与切片-4.mp4 │ ├── 课时29 索引与切片-5.mp4 │ ├── 课时30 维度变换-1.mp4 │ ├── 课时31 维度变换-2.mp4 │ ├── 课时32 维度变换-3.mp4 │ ├── 课时33 Broadcasting-1.mp4 │ ├── 课时34 Broadcasting-2.mp4 │ ├── 课时35 数学运算.mp4 │ ├── 课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4 │ ├── 课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4 │ ├── 课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4 │ └── 课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4 ├── 05.tensorflow 2高阶操作 │ ├── 课时40 合并与分割.mp4 │ ├── 课时41 数据统计.mp4 │ ├── 课时42 张量排序-1.mp4 │ ├── 课时43 张量排序-2.mp4 │ ├── 课时44 填充与复制.mp4 │ ├── 课时45 张量限幅-1.mp4 │ ├── 课时46 张量限幅-2.mp4 │ ├── 课时47 高阶操作-1.mp4 │ └── 课时48 高阶操作-2.mp4 ├── 06 神经网络与全连接层 │ ├── 课时49 数据加载-1.mp4 │ ├── 课时50 数据加载-2.mp4 │ ├── 课时51 数据加载-3.mp4 │ ├── 课时52 测试（张量）实战.mp4 │ ├── 课时53 全连接层-1.mp4 │ ├── 课时54 全连接层-2.mp4 │ ├── 课时55 输出方式.mp4 │ ├── 课时56 误差计算-1.mp4 │ ├── 课时57 误差计算-2.mp4 │ └── 课时58 误差计算-3.mp4 ├── 07 随机梯度下降 │ ├── 课时59 梯度下降-简介-1.mp4 │ ├── 课时60 梯度下降-简介-2.mp4 │ ├── 课时61 常见函数的梯度.mp4 │ ├── 课时62 激活函数及其梯度.mp4 │ ├── 课时63 损失函数及其梯度-1.mp4 │ ├── 课时64 损失函数及其梯度-2.mp4 │ ├── 课时65 单输出感知机梯度.mp4 │ ├── 课时66 多输出感知机梯度.mp4 │ ├── 课时67 链式法则.mp4 │ ├── 课时68 反向传播算法-1.mp4 │ ├── 课时69 反向传播算法-2.mp4 │ ├── 课时70 函数优化实战.mp4 │ ├── 课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4 │ ├── 课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4 │ ├── 课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4 │ ├── 课时74 TensorBoard可视化-1.mp4 │ └── 课时75 TensorBoard可视化-2.mp4 ├── 08.Keras高层接口 │ ├── 课时76 Keras高层API-1.mp4 │ ├── 课时77 Keras高层API-2.mp4 │ ├── 课时78 Keras高层API-3.mp4 │ ├── 课时79 自定义层或网络-1.mp4 │ ├── 课时80 自定义层或网络-2.mp4 │ ├── 课时81 模型保存与加载.mp4 │ ├── 课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4 │ ├── 课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4 │ └── 课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4 ├── 09.过拟合 │ ├── 课时85 过拟合与欠拟合.mp4 │ ├── 课时86 交叉验证-1.mp4 │ ├── 课时87 交叉验证-2.mp4 │ ├── 课时88 regulation.mp4 │ ├── 课时89 动量与学习率.mp4 │ └── 课时90 early stopping和dropout.mp4 ├── 10.卷积神经网络 │ ├── 课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4 │ ├── 课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4 │ ├── 课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4 │ ├── 课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4 │ ├── 课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4 │ ├── 课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4 │ ├── 课时106 BatchNorm.mp4 │ ├── 课时107 BatchNorm-2.mp4 │ ├── 课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4 │ ├── 课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4 │ ├── 课时110 ResNet实战-1.mp4 │ ├── 课时111 ResNet实战-2.mp4 │ ├── 课时112 ResNet实战-3.mp4 │ ├── 课时113 ResNet实战-4.mp4 │ ├── 课时91 什么是卷积-1.mp4 │ ├── 课时92 什么是卷积-2.mp4 │ ├── 课时93 什么是卷积-3.mp4 │ ├── 课时94 什么是卷积-4.mp4 │ ├── 课时95 卷积神经网络-1.mp4 │ ├── 课时96 卷积神经网络-2.mp4 │ ├── 课时97 卷积神经网络-3.mp4 │ ├── 课时98 卷积神经网络-4.mp4 │ └── 课时99 池化与采样.mp4 ├── 11.循环神经网络RNN │ ├── 课时114 序列表示方法-1.mp4 │ ├── 课时115 序列表示方法-2.mp4 │ ├── 课时116 循环神经网络层-1.mp4 │ ├── 课时117 循环神经网络层-2.mp4 │ ├── 课时118 RNNCell使用-1.mp4 │ ├── 课时119 RNNCell使用-2.mp4 │ ├── 课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4 │ ├── 课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4 │ ├── 课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4 │ ├── 课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4 │ ├── 课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 │ ├── 课时126 LSTM-1.mp4 │ ├── 课时127 LSTM-2.mp4 │ ├── 课时128 LSTM实战.mp4 │ └── 课时129 GRU原理与实战.mp4 ├── 12.自编码器Auto-Encoders │ ├── 课时130 无监督学习.mp4 │ ├── 课时131 Auto-Encoders原理.mp4 │ ├── 课时132 Auto-Encoders变种.mp4 │ ├── 课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4 │ ├── 课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4 │ ├── 课时135 Reparameterization Trick.mp4 │ ├── 课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4 │ ├── 课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4 │ ├── 课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4 │ ├── 课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4 │ ├── 课时140 VAE实战-创建网络.mp4 │ ├── 课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4 │ └── 课时142 VAE实战-训练与测试.mp4 ├── 13.对抗生成网络GAN │ ├── 课时143 数据的分布.mp4 │ ├── 课时144 画家的成长历程.mp4 │ ├── 课时145 GAN原理.mp4 │ ├── 课时146 纳什均衡-D.mp4 │ ├── 课时147 纳什均衡-G.mp4 │ ├── 课时148 JS散度的缺陷.mp4 │ ├── 课时149 EM距离.mp4 │ ├── 课时150 WGAN-GP原理.mp4 │ ├── 课时151 GAN实战-1.mp4 │ ├── 课时152 GAN实战-2.mp4 │ ├── 课时153 GAN实战-3.mp4 │ ├── 课时154 GAN实战-4.mp4 │ ├── 课时155 GAN实战-5.mp4 │ ├── 课时156 GAN实战-6.mp4 │ ├── 课时157 WGAN实战-1.mp4 │ └── 课时158 WGAN实战-2.mp4 ├── 14.【选看】人工智能发展简史 │ ├── 课时159 生物神经元结构.mp4 │ ├── 课时160 感知机的提出.mp4 │ ├── 课时161 BP神经网络.mp4 │ ├── 课时162 CNN和LSTM的发明.mp4 │ ├── 课时163 人工智能低谷.mp4 │ ├── 课时164 深度学习的诞生.mp4 │ └── 课时165 深度学习的爆发.mp4 ├── 15.【选看】Numpy实战BP神经网络 │ ├── 课时166 权值的表示.mp4 │ ├── 课时167 多层感知机的实现.mp4 │ ├── 课时168 BP神经网络前向传播.mp4 │ ├── 课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4 │ ├── 课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4 │ ├── 课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4 │ ├── 课时172 多层感知机的训练.mp4 │ ├── 课时173 多层感知机的测试.mp4 │ └── 课时174 实战小结.mp4 ├── 深度学习与TF-PPT和代码.rar ├── 深度学习与TensorFlow入门实战-源码和PPT │ ├── 0-课程介绍 │ │ └── cover.png │ ├── Readme.md │ ├── lesson01-初见TensorFlow2.0 │ │ ├── autograd.py │ │ ├── gpu_accelerate.py │ │ ├── 初见TensorFlow2.0.pdf │ │ ├── 答疑群-926107229.png │ │ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt │ ├── lesson02-开发环境准备 │ │ ├── test.py │ │ ├── 开发环境准备-Win10.pdf │ │ ├── 开发环境准备.pdf │ │ ├── 答疑群-926107229.png │ │ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt │ ├── lesson03-回归问题 │ │ └── 回归问题.pdf │ ├── lesson04-回归问题实战 │ │ ├── data.csv │ │ ├── linear_regression(1).py │ │ ├── 回归实战.pdf │ │ ├── 答疑群-926107229.png │ │ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt │ ├── lesson05-手写数字问题 │ │ └── 手写数字问题.pdf │ ├── lesson06-手写数字识别初体验 │ │ ├── main.py │ │ └── 手写数字问题体验.pdf │ ├── lesson07-数据类型 │ │ ├── 代码量较少，同学们自己动手练习.txt │ │ └── 数据类型.pdf │ ├── lesson08-创建Tensor │ │ ├── 代码量较少，同学们自己动手练习.txt │ │ └── 创建Tensor.pdf │ ├── lesson09-索引与切片 │ │ ├── 代码量较少，同学们自己动手练习.txt │ │ ├── 索引与切片-1.pdf │ │ └── 索引与切片-2.pdf │ ├── lesson10-维度变换 │ │ └── 维度变换.pdf │ ├── lesson11-Broadcasting │ │ └── Broadcasting.pdf │ ├── lesson12-数学运算 │ │ └── 数学运算.pdf │ ├── lesson13-前向传播（张量）-实战 │ │ ├── forward.py │ │ ├── 前向传播.pdf │ │ ├── 答疑群-926107229.png │ │ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt │ ├── lesson14-合并与分割 │ │ └── 合并与分割.pdf │ ├── lesson15-数据统计 │ │ └── 数据统计.pdf │ ├── lesson16-张量排序 │ │ ├── topk.py │ │ └── 张量排序(1).pdf │ ├── lesson17-填充与复制 │ │ └── 填充与复制.pdf │ ├── lesson18-数据限幅 │ │ ├── main.py │ │ └── 张量限幅.pdf │ ├── lesson19-高阶OP │ │ ├── meshgrid.py │ │ └── 高阶特性.pdf │ ├── lesson20-数据加载 │ │ └── 数据加载.pdf │ ├── lesson21-测试（张量）-实战 │ │ ├── forward.py │ │ ├── mnist_tensor.py │ │ └── 测试（张量）实战.pdf │ ├── lesson22-全连接层 │ │ ├── mlp.py │ │ └── 全接连层.pdf │ ├── lesson23-输出方式 │ │ └── 输出方式.pdf │ ├── lesson24-误差计算 │ │ ├── loss.py │ │ └── 误差计算.pdf │ ├── lesson25-梯度计算 │ │ ├── 0.梯度下降-简介.pdf │ │ ├── 2nd_derivative.py │ │ ├── 3.激活函数及其梯度.pdf │ │ ├── 4.损失函数及其梯度.pdf │ │ ├── 5.单输出感知机梯度.pdf │ │ ├── 6.多输出感知机梯度.pdf │ │ ├── 7.链式法则.pdf │ │ ├── 8.多层感知机梯度.pdf │ │ ├── chain_rule.py │ │ ├── crossentropy_loss.py │ │ ├── mse_grad.py │ │ ├── multi_output_perceptron.py │ │ ├── sigmoid_grad.py │ │ └── single_output_perceptron.py │ ├── lesson26-优化方法 │ │ ├── himmelblau.py │ │ └── 函数优化实战.pdf │ ├── lesson27-书写数字问题（层）-实战 │ │ ├── MNIST实战.pdf │ │ ├── fashionmnist_layer.py │ │ ├── 答疑群-926107229.png │ │ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt │ ├── lesson28-可视化 │ │ ├── main.py │ │ └── 可视化.pdf │ ├── lesson30-Keras高层API │ │ ├── 1.Metrics.pdf │ │ ├── 2.Compile&Fit.pdf │ │ ├── 3.自定义层.pdf │ │ ├── compile_fit.py │ │ ├── layer_model.py │ │ └── metrics.py │ ├── lesson31-Keras模型保存与加载 │ │ ├── model.h5 │ │ ├── save_load_model.py │ │ ├── save_load_weight.py │ │ └── 模型加载与保存.pdf │ ├── lesson32-Keras实战 │ │ ├── Keras实战CIFAR10.pdf │ │ ├── keras_train.py │ │ ├── 答疑群-926107229.png │ │ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt │ ├── lesson38-卷积神经网络 │ │ ├── 什么是卷积.pdf │ │ └── 卷积神经网络.pdf │ ├── lesson39-池化与采样 │ │ └── 池化与采样.pdf │ ├── lesson40-CIFAR与VGG实战 │ │ ├── CIFAR与VGG实战.pdf │ │ ├── cifar100_train.py │ │ ├── 答疑群-926107229.png │ │ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt │ ├── lesson41-经典卷积网络 │ │ └── 经典卷积网络.pdf │ ├── lesson43-ResNet │ │ ├── ResNet与DenseNet.pdf │ │ ├── ResNet实战.pdf │ │ ├── resnet18_train.py │ │ └── resnet.py │ ├── lesson44-循环神经网络 │ │ ├── 循环神经网络.pdf │ │ └── 时间序列表示.pdf │ ├── lesson45-RNN实战 │ │ ├── RNN Layer使用.pdf │ │ ├── sentiment_analysis_cell.py │ │ ├── sentiment_analysis_layer.py │ │ └── 情感分类实战.pdf │ ├── lesson48-AutoEncoders │ │ └── AutoEncoders.pdf │ ├── lesson49-VAE实战 │ │ ├── AE实战.pdf │ │ ├── autoencoder.py │ │ ├── vae(1).py │ │ ├── 答疑群-926107229.png │ │ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt │ ├── lesson50-GAN │ │ └── GAN.pdf │ └── lesson51-WGAN实战 │ ├── GAN实战.pdf │ ├── dataset.py │ ├── gan_train.py │ ├── gan.py │ ├── wgan_train.py │ ├── wgan.py │ ├── 答疑群-926107229.png │ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt ├── 电子书 │ ├── 花书-中文版.pdf │ └── 花书-深度学习-Eng.pdf ├── 课程安装软件-Ubuntu 18.04 │ ├── Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh │ ├── cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb │ ├── cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz │ └── pycharm-community-2019.1.1.tar.gz └── 课程安装软件-Win10 ├── Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe ├── cuda_10.0.130_411.31_win10.exe ├── cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56 (1).zip └── pycharm-community-2019.1.1.exe

482