实例介绍
【实例简介】
这款上传的文件是Tensorflow 软件的教程，里面包括PPT, PDF教程以及实战的代码。下载后可以按照教程的步骤自己搭建一个Tensorflow的框架，并用所提供的代码进行程序测试训练，以达到熟悉了解和入门的目的
【实例截图】
【核心代码】
4744302543346872209.zip
└── 深度学习与TensorFlow入门实战-源码和PPT
├── 0-课程介绍
│ ├── cover.png
│ ├── 深度学习与TF.png
│ └── 版权声明.png
├── lesson01-初见TensorFlow2.0
│ ├── autograd.py
│ ├── gpu_accelerate.py
│ ├── 初见TensorFlow2.0.pdf
│ ├── 版权声明.png
│ ├── 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.pdf
│ ├── 版权声明.png
│ ├── 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
│ └── 版权声明.png
├── lesson04-回归问题实战
│ ├── data.csv
│ ├── linear_regression.py
│ ├── 回归实战.pdf
│ ├── 版权声明.png
│ ├── 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
│ └── 版权声明.png
├── lesson06-手写数字识别初体验
│ ├── main.py
│ ├── 手写数字问题体验.pdf
│ └── 版权声明.png
├── 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
│ └── 版权声明.png
├── lesson08-创建Tensor
│ ├── 代码量较少，同学们自己动手练习.txt
│ ├── 创建Tensor.pdf
│ └── 版权声明.png
├── 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.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
│ ├── fashionmnist_layer.py
│ ├── MNIST实战.pdf
│ ├── 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_train.py
│ ├── Keras实战CIFAR10.pdf
│ ├── 答疑群-926107229.png
│ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt
├── lesson33-过拟合与欠拟合
│ └── 过拟合与欠拟合.pdf
├── lesson34-交叉验证
│ ├── compile_fit.py
│ ├── train_evalute_test.py
│ └── 交叉验证.pdf
├── lesson35-Regularization
│ ├── Regularization.pdf
│ └── regularization.py
├── lesson36-动量与学习率
│ └── 学习率与动量.pdf
├── lesson37-Early Stopping, Dropout
│ ├── dropout.py
│ └── misc.pdf
├── 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
│ ├── cifar100_train.py
│ ├── CIFAR与VGG实战.pdf
│ ├── 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
├── lesson42-BatchNorm
│ ├── BatchNorm.pdf
│ └── main.py
├── lesson43-ResNet
│ ├── resnet18_train.py
│ ├── resnet.py
│ ├── ResNet与DenseNet.pdf
│ └── ResNet实战.pdf
├── 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
├── lesson46-LSTM
│ ├── LSTM.pdf
│ └── 梯度弥散与梯度爆炸.pdf
├── lesson47-LSTM实战
│ ├── gru_sentiment_analysis_cell.py
│ ├── gru_sentiment_analysis_layer.py
│ ├── lstm_sentiment_analysis_cell.py
│ ├── lstm_sentiment_analysis_layer.py
│ └── LSTM实战.pdf
├── lesson48-AutoEncoders
│ └── AutoEncoders.pdf
├── lesson49-VAE实战
│ ├── AE实战.pdf
│ ├── autoencoder.py
│ ├── vae.py
│ ├── 答疑群-926107229.png
│ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt
├── lesson50-GAN
│ └── GAN.pdf
├── lesson51-WGAN实战
│ ├── dataset.py
│ ├── gan.py
│ ├── gan_train.py
│ ├── GAN实战.pdf
│ ├── wgan.py
│ ├── wgan_train.py
│ ├── 答疑群-926107229.png
│ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt
├── lesson52-自定义数据集和迁移学习
│ ├── pokemon.py
│ ├── resnet.py
│ ├── train_scratch.py
│ ├── train_transfer.py
│ └── 宝可梦数据集.pdf
├── lesson选看-人工智能发展史
│ └── 人工智能发展史.pdf
└── Readme.md
54 directories, 155 files
这款上传的文件是Tensorflow 软件的教程，里面包括PPT, PDF教程以及实战的代码。下载后可以按照教程的步骤自己搭建一个Tensorflow的框架，并用所提供的代码进行程序测试训练，以达到熟悉了解和入门的目的
【实例截图】
【核心代码】
4744302543346872209.zip
└── 深度学习与TensorFlow入门实战-源码和PPT
├── 0-课程介绍
│ ├── cover.png
│ ├── 深度学习与TF.png
│ └── 版权声明.png
├── lesson01-初见TensorFlow2.0
│ ├── autograd.py
│ ├── gpu_accelerate.py
│ ├── 初见TensorFlow2.0.pdf
│ ├── 版权声明.png
│ ├── 答疑群-926107229.png
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├── lesson02-开发环境准备
│ ├── test.py
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├── lesson03-回归问题
│ ├── 回归问题.pdf
│ └── 版权声明.png
├── lesson04-回归问题实战
│ ├── data.csv
│ ├── linear_regression.py
│ ├── 回归实战.pdf
│ ├── 版权声明.png
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├── lesson05-手写数字问题
│ ├── 手写数字问题.pdf
│ └── 版权声明.png
├── lesson06-手写数字识别初体验
│ ├── main.py
│ ├── 手写数字问题体验.pdf
│ └── 版权声明.png
├── 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
│ └── 版权声明.png
├── lesson08-创建Tensor
│ ├── 代码量较少，同学们自己动手练习.txt
│ ├── 创建Tensor.pdf
│ └── 版权声明.png
├── 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
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├── 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.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
│ ├── fashionmnist_layer.py
│ ├── MNIST实战.pdf
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├── 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_train.py
│ ├── Keras实战CIFAR10.pdf
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├── lesson33-过拟合与欠拟合
│ └── 过拟合与欠拟合.pdf
├── lesson34-交叉验证
│ ├── compile_fit.py
│ ├── train_evalute_test.py
│ └── 交叉验证.pdf
├── lesson35-Regularization
│ ├── Regularization.pdf
│ └── regularization.py
├── lesson36-动量与学习率
│ └── 学习率与动量.pdf
├── lesson37-Early Stopping, Dropout
│ ├── dropout.py
│ └── misc.pdf
├── 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
│ ├── cifar100_train.py
│ ├── CIFAR与VGG实战.pdf
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├── lesson41-经典卷积网络
│ └── 经典卷积网络.pdf
├── lesson42-BatchNorm
│ ├── BatchNorm.pdf
│ └── main.py
├── lesson43-ResNet
│ ├── resnet18_train.py
│ ├── resnet.py
│ ├── ResNet与DenseNet.pdf
│ └── ResNet实战.pdf
├── 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
├── lesson46-LSTM
│ ├── LSTM.pdf
│ └── 梯度弥散与梯度爆炸.pdf
├── lesson47-LSTM实战
│ ├── gru_sentiment_analysis_cell.py
│ ├── gru_sentiment_analysis_layer.py
│ ├── lstm_sentiment_analysis_cell.py
│ ├── lstm_sentiment_analysis_layer.py
│ └── LSTM实战.pdf
├── lesson48-AutoEncoders
│ └── AutoEncoders.pdf
├── lesson49-VAE实战
│ ├── AE实战.pdf
│ ├── autoencoder.py
│ ├── vae.py
│ ├── 答疑群-926107229.png
│ └── 请学员务必加群答疑！！！.txt
├── lesson50-GAN
│ └── GAN.pdf
├── lesson51-WGAN实战
│ ├── dataset.py
│ ├── gan.py
│ ├── gan_train.py
│ ├── GAN实战.pdf
│ ├── wgan.py
│ ├── wgan_train.py
│ ├── 答疑群-926107229.png
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├── lesson52-自定义数据集和迁移学习
│ ├── pokemon.py
│ ├── resnet.py
│ ├── train_scratch.py
│ ├── train_transfer.py
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