Tensorflow深度学习入门与实战

本课程用通俗易懂的实例，系统讲解了Tensorflow2.0的使用，是一堂简明易懂、系统深入的 Tensorflow 2.0 教程。

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〖资源目录〗:

├──{10}–使用预训练网络（迁移学习）
| ├──[10.1]–预训练网络（迁移学习）基础知识.mp4 19.91M
| ├──[10.2]–迁移学习网络架构.mp4 9.66M
| ├──[10.3]–迁移学习的代码实现.mp4 27.81M
| ├──[10.4]–经典预训练网络权重分享和使用方法.mp4 11.62M
| ├──[10.5]–预训练网络使用——微调.mp4 26.43M
| └──[10.6]–常见的预训练网络模型及使用示例.mp4 66.15M
├──{11}–多输出模型实例
| ├──[11.1]–多输出模型实例——数据加载.mp4 80.68M
| ├──[11.2]–多输出模型的创建.mp4 28.07M
| ├──[11.3]–多输出模型的编译和训练.mp4 17.56M
| └──[11.4]–多输出模型的评价与模型预测.mp4 57.26M
├──{12}–模型保存与恢复
| ├──[12.1]–保存整体模型.mp4 27.50M
| ├──[12.2]–.仅保存架构和仅保存权重.mp4 105.24M
| ├──[12.3]–使用回调函数保存模型.mp4 24.07M
| └──[12.4]–在自定义训练中保存检查点.mp4 46.13M
├──{13}–图像定位
| ├──[13.1]–常见图像处理任务.mp4 28.19M
| ├──[13.2]–图像和位置数据的解析与可视化.mp4 39.37M
| ├──[13.3]–图片缩放与目标值的规范.mp4 20.50M
| ├──[13.4]–数据读取与预处理（一）.mp4 25.95M
| ├──[13.5]–数据读取与预处理——创建目标数据datasets.mp4 20.72M
| ├──[13.6]–创建输入管道.mp4 27.14M
| ├──[13.7]–图像定位模型创建.mp4 28.40M
| ├──[13.8]–图像定位模型的预测.mp4 37.83M
| └──[13.9]–图像定位的优化、评价和应用简介.mp4 18.98M
├──{14}–自动图运算与GPU使用策略
| ├──[14.1]–自动图运算.mp4 22.85M
| └──[14.2]–GPU配置与使用策略.mp4 70.27M
├──{15}–图像语义分割
| ├──[15.10]–FCN模型搭建（二）.mp4 18.87M
| ├──[15.11]–FCN模型训练和预测.mp4 35.46M
| ├──[15.1]–图像语义分割简介.mp4 16.73M
| ├──[15.2]–图像语义分割网络结构——FCN.mp4 25.22M
| ├──[15.3]–图像语义分割网络FCN的跳接结构.mp4 15.17M
| ├──[15.4]–图像语义分割网络FCN代码实现(一).mp4 30.12M
| ├──[15.5]–图像语义分割网络FCN代码实现(二).mp4 28.72M
| ├──[15.6]–准备输入数据、可视化输入数据.mp4 85.07M
| ├──[15.7]–使用预训练网络.mp4 29.73M
| ├──[15.8]–获取模型中间层的输出.mp4 38.77M
| └──[15.9]–FCN模型搭建（一）.mp4 81.38M
├──{16}–RNN循环神经网络
| ├──[16.1]–RNN循环神经网络简介.mp4 34.53M
| ├──[16.2]–tf.keras循环神经网络-航空评数据预处理（一）.mp4 42.99M
| ├──[16.3]–tf.keras循环神经网络-航空评数据预处理（二）.mp4 30.64M
| └──[16.4]–tf.keras循环神经网络-航空评数据分类模型.mp4 29.47M
├──{17}–RNN序列预测实例-空气污染预测
| ├──[17.1]–RNN序列预测实例-空气污染预测-数据预处理(一).mp4 99.78M
| ├──[17.2]–RNN序列预测实例-空气污染预测-数据预处理(二).mp4 52.17M
| ├──[17.3]–RNN序列预测实例-空气污染预测-数据采样(一).mp4 36.62M
| ├──[17.4]–RNN序列预测实例-空气污染预测-数据采样(二).mp4 24.31M
| ├──[17.5]–RNN序列预测实例-空气污染预测-基础模型.mp4 33.27M
| ├──[17.6]–RNN序列预测实例-空气污染预测-搭建LSTM模型.mp4 32.21M
| ├──[17.7]–LSTM模型优化-多层LSTM和训练速度衰减.mp4 37.23M
| └──[17.8]–LSTM模型的预测和评价.mp4 47.45M
├──{18}–使用免费GPU加速训练
| ├──[18.1]–注册和使用界面简介.mp4 28.61M
| └──[18.2]–添加数据集和下载运行输出.mp4 31.03M
├──{19}–下面的课程为1.x版本课程，感兴趣可以学习
| └──(19.1)–Tensorflow1.x版本课程介绍（续）.pdf 158.45kb
├──{1}–课程简介与开发环境搭建
| ├──(1.3)–Tensorflow2.0安装PPT.pdf 352.57kb
| ├──[1.1]–课程简介.mp4 7.23M
| ├──[1.2]–Tensorflow2.0极简安装教程.mp4 54.06M
| ├──[1.4]–Tensorflow2.0正式版的安装（选看）.mp4 37.24M
| └──[1.5]–原生python环境安装tensorflow指南（选学）.mp4 25.50M
├──{20}–Tensorflow的简介与安装
| ├──[20.1]–Tensorflow的简介与安装.mp4 97.88M
| └──[20.2]–课程更新介绍及安装提示（2019.02）.mp4 13.86M
├──{21}–Tensorflow数据流图、张量及数据类型
| └──[21.1]–Tensorflow数据流图、张量及数据类型.mp4 87.25M
├──{22}–Tensorflow中的session、占位符和变量
| └──[22.1]–Tensorflow中的session、占位符和变量.mp4 51.86M
├──{23}–机器学习基础-线性回归模型
| └──[23.1]–机器学习基础-线性回归模型.mp4 139.82M
├──{25}–多分类问题-IRIS数据集
| └──[25.1]–多分类问题-IRIS数据集.mp4 183.44M
├──{26}–CNN卷积神经网络
| ├──[26.1]–CNN卷积神经网络介绍.mp4 117.04M
| ├──[26.2]–Mnist手写数字数据集softmax识别.mp4 92.78M
| └──[26.3]–卷积神经网络识别Mnist手写数字数据集.mp4 121.70M
├──{27}–CNN卷积神经网络高级应用
| ├──[27.1]–Tensorflow读取机制与猫和狗识别数据集.mp4 167.29M
| ├──[27.2]–猫和狗数据集的CNN网络实现.mp4 193.89M
| ├──[27.3]–CNN保存检查点.mp4 152.78M
| ├──[27.4]–过拟合与正则化以及数据增强处理.mp4 123.87M
| ├──[27.5]–Cifar-10数据集的CNN实现.mp4 201.78M
| └──[27.6]–批标准化简介与应用.mp4 141.82M
├──{28}–新读取机制：tf.data模块
| ├──[28.1]–使用tf.data读取猫狗数据集(一).mp4 32.85M
| ├──[28.2]–使用tf.data读取猫狗数据集(二).mp4 88.89M
| ├──[28.3]–Feedableiterator使用实例（一）.mp4 28.88M
| └──[28.4]–Feedableiterator使用实例（二）.mp4 55.15M
├──{29}–Tensorflow高级API——tf.layers模块
| ├──[29.1]–tf.layers模块常用方法（一）.mp4 60.66M
| └──[29.2]–tf.layers模块常用方法（二）.mp4 18.37M
├──{2}–深度学习基础和tf.keras
| ├──[2.10]–独热编码与交叉熵损失函数.mp4 25.72M
| ├──[2.11]–优化函数、学习速率、反向传播算法.mp4 41.11M
| ├──[2.12]–网络优化与超参数选择.mp4 18.50M
| ├──[2.13]–Dropout抑制过拟合与网络参数选择总原则.mp4 49.49M
| ├──[2.14]–Dropout与过拟合抑制.mp4 20.50M
| ├──[2.15]–tf.keras函数式API.mp4 28.58M
| ├──[2.1]–机器学习原理-线性回归.mp4 52.06M
| ├──[2.2]–tf.keras实现线性回归.mp4 25.76M
| ├──[2.3]–梯度下降算法.mp4 20.20M
| ├──[2.4]–多层感知器（神经网络）与激活函数.mp4 15.29M
| ├──[2.5]–多层感知器（神经网络）的代码实现.mp4 59.69M
| ├──[2.6]–逻辑回归与交叉熵.mp4 10.80M
| ├──[2.7]–逻辑回归实现.mp4 24.51M
| ├──[2.8]–softmax多分类（一）.mp4 18.52M
| └──[2.9]–softmax多分类代码实现-fashionmnist数据分类实.mp4 45.66M
├──{30}–RNN循环神经网络
| ├──[30.1]–RNN循环神经网络简介.mp4 44.52M
| ├──[30.2]–RNN识别Mnist手写数字数据集.mp4 159.95M
| ├──[30.3]–美国航空公司Twitter评数据集-数据预处理.mp4 75.38M
| └──[30.4]–美国航空公司Twitter评数据集-RNN实现.mp4 163.95M
├──{31}–练习作业-搜狗实验室搜狐新闻数据分类
| └──[31.1]–练习作业-搜狗实验室搜狐新闻中文数据分类.mp4 106.81M
├──{32}–附：Anaconda与Jputernotebook安装使用技巧
| ├──[32.1]–Anaconda的安装 .mp4 74.74M
| ├──[32.2]–conda的使用.mp4 41.33M
| ├──[32.3]–Notebook页面介绍.mp4 65.83M
| ├──[32.4]–Jupyternotebook使用技巧（一）.mp4 51.62M
| └──[32.5]–Jupyternotebook技巧（二）.mp4 90.21M
├──{3}–tf.data输入模块
| ├──[3.1]–tf.data模块简介.mp4 42.30M
| ├──[3.2]–tf.data模块用法示例.mp4 23.03M
| ├──[3.3]–tf.data输入实例（一）.mp4 22.03M
| └──[3.4]–tf.data输入实例（二）.mp4 29.18M
├──{4}–计算机视觉-卷积神经网络
| ├──[4.1]–认识卷积神经网络（一）.mp4 26.11M
| ├──[4.2]–认识卷积神经网络-卷积层和池化层.mp4 35.58M
| ├──[4.3]–卷积神经网络整体架构.mp4 13.09M
| ├──[4.4]–卷积神经网络识别Fashionmnist数据集.mp4 26.54M
| ├──[4.5]–搭建卷积神经网络.mp4 39.63M
| └──[4.6]–卷积神经网络的优化.mp4 21.90M
├──{5}–卫星图像识别tf.data、卷积综合实例
| ├──[5.1]–卫星图像识别卷积综合实例：图片数据读取.mp4 30.94M
| ├──[5.2]–卫星图像识别卷积综合实例：读取和解码图片.mp4 27.80M
| ├──[5.3]–卫星图像识别卷积综合实例：tf.data构造输入.mp4 52.25M
| ├──[5.4]–卫星图像识别卷积综合实例tf.data构建图片输入管道.mp4 59.93M
| ├──[5.5]–卫星图像识别卷积综合实例分类模型训练.mp4 18.34M
| ├──[5.6]–批标准化.mp4 17.10M
| └──[5.7]–批标准化的使用.mp4 25.82M
├──{6}–tf.keras高阶API实例
| ├──[6.1]–tf.keras序列问题-电影评数据分类（一）.mp4 68.43M
| ├──[6.2]–tf.keras序列问题-电影评数据分类（二）.mp4 29.86M
| ├──[6.3]–tf.keras训练过程可视化及解决过拟合问题.mp4 46.89M
| ├──[6.4]–tf.keras图像识别-猫狗数据集实例（一）.mp4 32.44M
| └──[6.5]–tf.keras图像识别-猫狗数据集实例（二）.mp4 24.65M
├──{7}–Eager模式与自定义训练
| ├──[7.10]–tf.keras.metrics汇总计算应用实例（二）.mp4 21.32M
| ├──[7.1]–Eager模式简介.mp4 16.30M
| ├──[7.2]–Eager模式代码演示与张量.mp4 22.93M
| ├──[7.3]–变量与自动微分运算.mp4 22.55M
| ├──[7.4]–自动微分与自定义训练（一）.mp4 30.13M
| ├──[7.5]–Tensorflow自定义训练（二）.mp4 23.77M
| ├──[7.6]–Tensorflow自定义训练（三）.mp4 29.89M
| ├──[7.7]–Tensorflow自定义训练（四）.mp4 34.88M
| ├──[7.8]–tf.keras.metrics汇总计算模块.mp4 66.06M
| └──[7.9]–tf.keras.metrics汇总计算应用实例（一）.mp4 22.65M
├──{8}–Tensorboard可视化
| ├──[8.1]–利用回调函数使用Tensorboard.mp4 26.38M
| ├──[8.2]–Tensorboard启动和界面含义介绍.mp4 28.42M
| ├──[8.3]–自定义变量的tensorboard可视化.mp4 31.11M
| └──[8.4]–自定义训练中的tensorboard可视化.mp4 71.91M
├──{9}–自定义训练综合实例与图片增强
| ├──[9.10]–模型的进一步优化与VGG网络.mp4 33.32M
| ├──[9.1]–猫狗数据实例-数据读取.mp4 38.57M
| ├──[9.2]–猫狗数据实例-创建dataset.mp4 29.71M
| ├──[9.3]–猫狗数据实例-创建模型.mp4 34.33M
| ├──[9.4]–猫狗数据实例-损失函数与优化器.mp4 28.46M
| ├──[9.5]–猫狗数据实例-定义单批次训练函数.mp4 31.48M
| ├──[9.6]–使用kaggle训练模型.mp4 41.30M
| ├──[9.7]–在自定义训练中添加验证数据.mp4 32.79M
| ├──[9.8]–模型的训练与优化.mp4 35.98M
| └──[9.9]–猫狗数据实例-图片增强.mp4 23.76M
└──日月光华-tensorflow资料
| ├──datasets
| | ├──cifar-10-batches-py
| | ├──fashion-mnist
| | ├──cifar-10-batches-py.tar.gz 140.06M
| | ├──imdb.npz 16.66M
| | ├──imdb_word_index.json 1.57M
| | └──mnist.npz 10.96M
| ├──model weights
| | ├──inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 90.71M
| | ├──inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 82.89M
| | ├──inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop_update.h5 83.84M
| | ├──inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_update.h5 91.66M
| | ├──mobilenet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_1.0_224_no_top.h5 8.97M
| | ├──resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 98.09M
| | ├──resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 90.27M
| | ├──vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 527.83M
| | ├──vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 56.16M
| | ├──vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 548.09M
| | ├──vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 76.42M
| | ├──xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 87.63M
| | └──xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 79.81M
| ├──tensorflow2.0代码
| | ├──10. tf.data输入模块实例日月光华.ipynb 17.31kb
| | ├──11. tf.data 卫星数据分类日月光华.ipynb 261.21kb
| | ├──12.keras基础实例电影评价预测日月光华.ipynb 60.88kb
| | ├──13.猫狗数据集图片数据增强日月光华.ipynb 110.70kb
| | ├──14.循环神经网络实例 – 航空公司评情绪预测 – 日月光华.ipynb 147.15kb
| | ├──15.LSTM实例 – 北京空气污染序列预测日月光华.ipynb 228.05kb
| | ├──3. 日月光华 tensorflow2.0课程 tf.keras概述.ipynb 567.84kb
| | ├──4. 日月光华 tensorflow2.0课程多层感知器.ipynb 56.35kb
| | ├──41.eager模式日月光华.ipynb 7.22kb
| | ├──44.自动微分运算日月光华.ipynb 28.63kb
| | ├──48.自动微分运算(续) 日月光华.ipynb 35.81kb
| | ├──5. 日月光华 tensorflow2.0课程逻辑回归实现.ipynb 47.25kb
| | ├──51.Tensorboard可视化日月光华.ipynb 29.60kb
| | ├──55.猫狗数据自定义训练实例日月光华.ipynb 192.76kb
| | ├──6. 日月光华 tensorflow2.0课程 softmax多分类.ipynb 112.03kb
| | ├──7. 模型优化日月光华.ipynb 48.92kb
| | ├──8. tf.data模块日月光华.ipynb 7.30kb
| | ├──8. 抑制过拟合日月光华.ipynb 88.14kb
| | ├──82. 多输出模型实例日月光华.ipynb 2.30M
| | └──9. 函数式api 日月光华.ipynb 44.99kb
| ├──日月光华tensorflow课程PPT
| | ├──1. Tensorflow2.0简介.pdf 176.70kb
| | ├──10. tf.data模块.pdf 108.24kb
| | ├──11. 卷积神经网络CNN基础.pdf 419.92kb
| | ├──12. Tensorflow eager模式.pdf 161.63kb
| | ├──13. tf.fuction自动图运算.pdf 105.44kb
| | ├──14.Tensorboard可视化.pdf 84.92kb
| | ├──15.批标准化.pdf 195.48kb
| | ├──16.著名的CNN架构.pdf 216.47kb
| | ├──17. 使用预训练网络.pdf 313.96kb
| | ├──18. 常见预训练网络.pdf 180.65kb
| | ├──18. 模型保存.pdf 158.56kb
| | ├──2. Tensorflow2.0安装.pdf 380.50kb
| | ├──3. 机器学习基础与tf.keras概述.pdf 89.54kb
| | ├──4. 多层感知器 (MLP).pdf 392.81kb
| | ├──5. 逻辑回归与交叉熵.pdf 130.97kb
| | ├──6. softmax多分类.pdf 360.61kb
| | ├──7. 优化函数、学习速率与反向传播算法.pdf 387.91kb
| | ├──8.超参数选择原则.pdf 123.10kb
| | └──9. dropout.pdf 233.39kb
| └──数据集
| | ├──IMDB-WIKI_500k+ face images with age and gender labels
| | ├──iris
| | ├──tt
| | ├──图片定位与分割数据集
| | ├──2_class.rar 15.56M
| | ├──Advertising.csv 4.64kb
| | ├──cifar-10.rar 138.17M
| | ├──credit-a.csv 28.09kb
| | ├──imdb.npz 16.66M
| | ├──Incne1.csv 1.15kb
| | ├──iris.csv 4.86kb
| | ├──multi-output-classification多输出模型数据集.zip 540.97M
| | ├──PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv 1.92M
| | ├──Tweets.csv 3.26M
| | ├──航空公司twittrer评数据集.rar 32.16kb
| | ├──猫狗数据集.rar 814.76M
| | ├──猫狗数据集_2000.zip 65.53M
| | └──日月光华_birds分类竞赛数据.zip 1.06G

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