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简单粗暴 TensorFlow 2.0
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机器
粗暴
算法
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软件
文档概述
TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现
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概览
本章小结
前言
介绍
如何使用本书
本书的适用群体
致谢
TensorFlow概述
学生和研究者:模型的建立与训练
TensorFlow能帮助我们做什么?
开发者和工程师:模型的调用与部署
基础
TensorFlow安装与环境配置
一般安装步骤
IDE设置
第一个程序
GPU版本TensorFlow安装指南
TensorFlow所需的硬件配置 *
TensorFlow基础
TensorFlow 1&+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)
自定义层、损失函数和评估指标 *
Keras Pipeline *
TensorFlow常用模块
TensorBoard:训练过程可视化
tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复
tf.data :数据集的构建与预处理
@tf.function :Graph Execution模式 *
TODO
tf.config:GPU的使用与分配 *
部署
使用SavedModel完整导出模型
TensorFlow模型导出
Keras Sequential save方法(Jinpeng)
TensorFlow Serving
TensorFlow Serving安装
在客户端调用以TensorFlow Serving部署的模型
TensorFlow Serving模型部署
TensorFlow Lite(Jinpeng)
模型转换
Android部署
Quantization模型转换
总结
TensorFlow in JavaScript(Huan)
TensorFlow.js 简介
TensorFlow.js 模型训练 *
TensorFlow.js 模型部署
TensorFlow.js 环境配置
大规模训练与加速
TensorFlow分布式训练
多机训练: MultiWorkerMirroredStrategy
单机多卡训练: MirroredStrategy
使用TPU训练TensorFlow模型(Huan)
TPU 简介
TPU 环境配置
TPU 基础使用
扩展
TensorFlow Hub 模型复用(Jinpeng)
TensorFlow Datasets 数据集载入
Swift for TensorFlow (S4TF) (Huan)
S4TF 简介
S4TF 基础使用
S4TF 环境配置
TensorFlow in Julia(Ziyang)
TensorFlow.jl 简介
TensorFlow.jl 环境配置
TensorFlow.jl 基础使用
附录
图模型下的TensorFlow
在云端使用TensorFlow
使用Docker部署TensorFlow环境
在Colab中使用TensorFlow
在Google Cloud Platform(GCP)中使用TensorFlow
在阿里云上使用 GPU 实例运行 Tensorflow(Ziyang)
部署自己的交互式Python开发环境JupyterLab
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