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简单粗暴 TensorFlow 2.0.pdf
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更新于2023-05-10
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这是一本简明的 TensorFlow 2 入门指导手册,基于 Keras 和即时执行模式(Eager Execution),力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手TensorFlow 2。 本手册的所有代码基于 TensorFlow 2.1 和 2.0 正式版。
资源详情
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目录
致谢
介绍
前言
本书的适用群体
如何使用本书
致谢
TensorFlow概述
学生和研究者:模型的建立与训练
开发者和工程师:模型的调用与部署
TensorFlow能帮助我们做什么?
基础
TensorFlow安装与环境配置
一般安装步骤
GPU版本TensorFlow安装指南
第一个程序
IDE设置
TensorFlow所需的硬件配置*
TensorFlow基础
TensorFlow1+1
自动求导机制
基础示例:线性回归
TensorFlow模型建立与训练
模型(Model)与层(Layer)
基础示例:多层感知机(MLP)
卷积神经网络(CNN)
循环神经网络(RNN)
深度强化学习(DRL)
KerasPipeline*
自定义层、损失函数和评估指标*
TensorFlow常用模块
tf.train.Checkpoint:变量的保存与恢复
TensorBoard:训练过程可视化
tf.data:数据集的构建与预处理
@tf.function:GraphExecution模式*
TODO
tf.config:GPU的使用与分配*
-2-本文档使用书栈(BookStack.CN)构建
部署
TensorFlow模型导出
使用SavedModel完整导出模型
KerasSequentialsave方法(Jinpeng)
TensorFlowServing
TensorFlowServing安装
TensorFlowServing模型部署
在客户端调用以TensorFlowServing部署的模型
TensorFlowLite(Jinpeng)
模型转换
Android部署
Quantization模型转换
总结
TensorFlowinJavaScript(Huan)
TensorFlow.js简介
TensorFlow.js环境配置
TensorFlow.js模型部署
TensorFlow.js模型训练*
大规模训练与加速
TensorFlow分布式训练
单机多卡训练:MirroredStrategy
多机训练:MultiWorkerMirroredStrategy
使用TPU训练TensorFlow模型(Huan)
TPU简介
TPU环境配置
TPU基础使用
扩展
TensorFlowHub模型复用(Jinpeng)
TensorFlowDatasets数据集载入
SwiftforTensorFlow(S4TF)(Huan)
S4TF简介
S4TF环境配置
S4TF基础使用
TensorFlowinJulia(Ziyang)
TensorFlow.jl简介
TensorFlow.jl环境配置
TensorFlow.jl基础使用
附录
-3-本文档使用书栈(BookStack.CN)构建
致谢
当前文档《简单粗暴TensorFlow2.0》由进击的皇虫使用书栈(BookStack.CN)进行
构建,生成于2019-10-13。
书栈(BookStack.CN)仅提供文档编写、整理、归类等功能,以及对文档内容的生成和导出工
具。
文档内容由网友们编写和整理,书栈(BookStack.CN)难以确认文档内容知识点是否错漏。如果
您在阅读文档获取知识的时候,发现文档内容有不恰当的地方,请向我们反馈,让我们共同携手,将知
识准确、高效且有效地传递给每一个人。
同时,如果您在日常工作、生活和学习中遇到有价值有营养的知识文档,欢迎分享到书栈
(BookStack.CN),为知识的传承献上您的一份力量!
如果当前文档生成时间太久,请到书栈(BookStack.CN)获取最新的文档,以跟上知识更新换
代的步伐。
内容来源:tf.wikihttps://tf.wiki/index.html
文档地址:http://www.bookstack.cn/books/TensorFlow2.0
书栈官网:http://www.bookstack.cn
书栈开源:https://github.com/TruthHun
分享,让知识传承更久远!感谢知识的创造者,感谢知识的分享者,也感谢每一位阅读到此处的
读者,因为我们都将成为知识的传承者。
致谢
-5-本文档使用书栈(BookStack.CN)构建
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