└─ Google TensorFlow2.0 入门到进阶 ->
└─ Google工程师亲授 Tensorflow2.0－入门到进阶（10章完整版） ->
├─ 资料 ->
├─ 第9章 Tensorflow模型保存与部署 ->
├─ 9-5_签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.mp4 - 11.19 MB
├─ 9-4_签名函数转化为SavedModel.mp4 - 12.76 MB
├─ 9-3_Keras模型转化为SavedModel.mp4 - 23.79 MB
├─ 9-2_保存模型结构加参数与保存参数实战.mp4 - 20.65 MB
└─ 9-1_课程引入与TFLite.mp4 - 12.15 MB
├─ 第8章 Tensorflow分布式 ->
├─ 8-9_分布式自定义流程实战.mp4 - 35 MB
├─ 8-8_自定义流程实战.mp4 - 34.68 MB
├─ 8-7_estimator分布式实战.mp4 - 24.64 MB
├─ 8-6_keras分布式实战.mp4 - 27.13 MB
├─ 8-5_分布式策略.mp4 - 13.27 MB
├─ 8-4_GPU手动设置实战.mp4 - 20.35 MB
├─ 8-3_内存增长和虚拟设备实战.mp4 - 26.03 MB
├─ 8-2_GPU默认设置.mp4 - 16.9 MB
└─ 8-1_课程引入与GPU设置.mp4 - 6.26 MB
├─ 第7章 循环神经网络 ->
├─ 7-9_LSTM长短期记忆网络.mp4 - 8.79 MB
├─ 7-8_文本生成实战之采样生成文本.mp4 - 28.03 MB
├─ 7-7_文本生成实战之构建模型.mp4 - 28.71 MB
├─ 7-6_文本生成之数据处理.mp4 - 24.09 MB
├─ 7-5_循环神经网络实战文本分类.mp4 - 35.24 MB
├─ 7-4_序列式问题与循环神经网络.mp4 - 13.31 MB
├─ 7-3_数据padding、模型构建与训练.mp4 - 23.55 MB
├─ 7-2_数据集载入与构建词表索引.mp4 - 19.25 MB
├─ 7-1_循环神经网络引入与embedding.mp4 - 8.48 MB
└─ 7-10_LSTM文本分类与文本生成实战.mp4 - 29.11 MB
├─ 第6章 卷积神经网络 ->
├─ 6-9_Keras_generator读取数据.mp4 - 24.8 MB
├─ 6-8_Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4 - 12.65 MB
├─ 6-7_深度可分离卷积网络实战.mp4 - 16.99 MB
├─ 6-6_深度可分离卷积网络.mp4 - 11.76 MB
├─ 6-5_卷积神经网络实战.mp4 - 26.75 MB
├─ 6-4_池化操作.mp4 - 3.83 MB
├─ 6-3_卷积的计算.mp4 - 9.72 MB
├─ 6-2_卷积解决的问题.mp4 - 10 MB
├─ 6-1_卷积神经网络引入与总体结构.mp4 - 8.05 MB
├─ 6-13_模型训练与预测.mp4 - 22.8 MB
├─ 6-12_keras_generator读取cifar10数据集.mp4 - 32.09 MB
└─ 6-11_10monkeys模型微调.mp4 - 29.54 MB
└─ …………………………
├─ 第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0 ->
├─ 5-9_TF1.0模型训练.mp4 - 21.7 MB
├─ 5-8_TF1.0计算图构建.mp4 - 18.82 MB
├─ 5-7_TF1.0引入.mp4 - 3.66 MB
├─ 5-6_交叉特征实战.mp4 - 22.48 MB
├─ 5-5_预定义estimator使用.mp4 - 26.3 MB
├─ 5-4_keras_to_estimator.mp4 - 18.83 MB
├─ 5-3_feature_column使用.mp4 - 19.44 MB
├─ 5-2_泰坦尼克问题引入分析.mp4 - 19.08 MB
├─ 5-1_课程引入.mp4 - 3.04 MB
├─ 5-12_API改动升级与课程总结.mp4 - 18.41 MB
├─ 5-11_TF1_自定义estimator.mp4 - 34.97 MB
└─ 5-10_TF1_dataset使用.mp4 - 34.93 MB
├─ 第4章 Tensorflow dataset使用 ->
├─ 4-9_章节总结.mp4 - 1.04 MB
├─ 4-8_tf.data读取tfrecord文件并与tf.keras结合使用.mp4 - 20.65 MB
├─ 4-7_生成tfrecords文件.mp4 - 43.55 MB
├─ 4-6_tfrecord基础API使用.mp4 - 34.86 MB
├─ 4-5_tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用.mp4 - 32.98 MB
├─ 4-4_tf.io.decode_csv使用.mp4 - 29.17 MB
├─ 4-3_生成csv文件.mp4 - 27.29 MB
├─ 4-2_tf_data基础API使用.mp4 - 23.29 MB
└─ 4-1_data_API引入.mp4 - 4.05 MB
├─ 第3章 Tensorflow基础API使用 ->
├─ 3-9_函数签名与图结构.mp4 - 19.92 MB
├─ 3-8_@tf.function函数转换.mp4 - 19.88 MB
├─ 3-7_tf.function函数转换.mp4 - 12.02 MB
├─ 3-6_使子类与lambda分别实战自定义层次.mp4 - 27.55 MB
├─ 3-5_实战自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4 - 22.36 MB
├─ 3-4_实战sparse_tensor与tf.Variable.mp4 - 17.1 MB
├─ 3-3_实战tf.strings与ragged_tensor.mp4 - 11.11 MB
├─ 3-2_实战tf.constant.mp4 - 9.56 MB
├─ 3-1_tf基础API引入.mp4 - 5.56 MB
├─ 3-13_章节总结.mp4 - 1.76 MB
├─ 3-12_tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4 - 30.75 MB
└─ 3-11_tf.GradientTape基本使用方法.mp4 - 21.2 MB
└─ …………………………
├─ 第2章 Tensorflow keras实战 ->
├─ 2-9_实战深度神经网络.mp4 - 17.56 MB
├─ 2-8_神经网络讲解.mp4 - 13.23 MB
├─ 2-6_实战回调函数.mp4 - 93.4 MB
├─ 2-5_实战分类模型之数据归一化.mp4 - 20.22 MB
├─ 2-4_实战分类模型之模型构建.mp4 - 34.13 MB
├─ 2-3_实战分类模型之数据读取与展示.mp4 - 15.99 MB
├─ 2-2_分类回归与目标函数.mp4 - 9.22 MB
├─ 2-1_tfkeras简介__(.mp4 - 10.48 MB
├─ 2-18_实战sklearn超参数搜索.mp4 - 16.25 MB
├─ 2-17_实战sklearn封装keras模型.mp4 - 17.94 MB
├─ 2-16_手动实现超参数搜索实战.mp4 - 16.75 MB
└─ 2-15_超参数搜索.mp4 - 12.76 MB
└─ …………………………
├─ 第1章 Tensorflow简介与环境搭建 ->
├─ 1-9_Google_cloud_gpu_tensorflow配置.mp4 - 51.19 MB
├─ 1-8_Google_cloud_远程jupyter_notebook配置.mp4 - 41.5 MB
├─ 1-7_Google_cloud无GPU环境搭建.mp4 - 32.44 MB
├─ 1-6_Tensorflow环境配置.mp4 - 4.9 MB
├─ 1-6_Tensorflow环境配置(新补).mp4 - 4.9 MB
├─ 1-5_Tensorflow&pytorch比较.mp4 - 23.53 MB
├─ 1-4_Tensorflow2.0架构.mp4 - 10.04 MB
├─ 1-3_Tensorflow版本变迁与tf1.0架构.mp4 - 9.24 MB
├─ 1-2_Tensorflow是什么.mp4 - 10.81 MB
├─ 1-1_课程导学.mp4 - 17.83 MB
├─ 1-11_AWS云平台环境配置.mp4 - 29.75 MB
└─ 1-10_Google_cloud_gpu_tensorflow镜像配置__(.mp4 - 40.71 MB
微信视频投屏：
1、在手机端微信中会拦截投屏功能，需要首先点击视频页面右上角“...”图标，选择“在浏览器中打开”，在列表中选取具备投屏功能的浏览器，推荐使用QQ浏览器
2、在新打开的浏览器视频页面里，点击播放按钮，可在视频框右上角看到一个“TV”投屏小图标，只要电视和手机在同一WiFi环境下，点击按钮即刻享受大屏观感！
本站资源声明：
1、如需免费下载云盘资源，请先点击页面右上角的“登录”按钮，注册并登录您的账号后即可查看到网盘资源下载地址；
2、本站所有资源信息均由网络爬虫自动抓取，以非人工方式自动筛选长效资源并更新发布，资源内容只作交流和学习使用，本站不储存、复制、传播任何文件，其资源的有效性和安全性需要您自行判断；
3、本站高度重视知识产权保护，如有侵犯您的合法权益或违法违规，请立即向网盘官方举报反馈，并提供相关有效书面证明与侵权页面链接联系我们处理；
4、作为非盈利性质网站，仅提供网络资源的免费搜索和检测服务，无需额外支付其他任何费用，学习和交流的同时请小心防范网络诈骗。