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开源软件名称：Amberlan1001/eat_tensorflow2_in_30_days_ipynb开源软件地址：https://github.com/Amberlan1001/eat_tensorflow2_in_30_days_ipynb开源编程语言：Jupyter Notebook 100.0%开源软件介绍：eat_tensorflow2_in_30_days_ipynbeat_tensorflow2_in_30_days_ipynb为《30天吃掉那只TensorFlow2.0 》Jupyter Notebook 运行版本。 感谢原作者lyhue1991提供的教程。 1、章节目录
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| 日期 | 学习内容 | 内容难度 | 预计学习时间 | 更新状态 |
|---|---|---|---|---|
| 一、TensorFlow的建模流程 | 0 hour | |||
| day1 | 1-1 结构化数据建模流程范例 | 1 hour | ||
| day2 | 1-2 图片数据建模流程范例 | 2 hour | ||
| day3 | 1-3 文本数据建模流程范例 | 2 hour | ||
| day4 | 1-4 时间序列数据建模流程范例 | 2 hour | ||
| 二、TensorFlow的核心概念 | 0 hour | |||
| day5 | 2-1 张量数据结构 | 1 hour | ||
| day6 | 2-2 三种计算图 | 2 hour | ||
| day7 | 2-3 自动微分机制 | 1 hour | ||
| 三、TensorFlow的层次结构 | 0 hour | |||
| day8 | 3-1 低阶API示范 | 0.5 hour | ||
| day9 | 3-2 中阶API示范 | 0.5 hour | ||
| day10 | 3-3 高阶API示范 | 0.5 hour | ||
| 四、TensorFlow的低阶API | 0 hour | |||
| day11 | 4-1 张量的结构操作 | 2 hour | ||
| day12 | 4-2 张量的数学运算 | 1 hour | ||
| day13 | 4-3 AutoGraph的使用规范 | 0.5 hour | ||
| day14 | 4-4 AutoGraph的机制原理 | 2 hour | ||
| day15 | 4-5 AutoGraph和tf.Module | 1 hour | ||
| 五、TensorFlow的中阶API | 0 hour | |||
| day16 | 5-1 数据管道Dataset | 2 hour | ||
| day17 | 5-2 特征列feature_column | 1 hour | ||
| day18 | 5-3 激活函数activation | 0.5 hour | ||
| day19 | 5-4 模型层layers | 1 hour | ||
| day20 | 5-5 损失函数losses | 1 hour | ||
| day21 | 5-6 评估指标metrics | 1 hour | ||
| day22 | 5-7 优化器optimizers | 0.5 hour | ||
| day23 | 5-8 回调函数callbacks | 1 hour | ||
| 六、TensorFlow的高阶API | 0 hour | |||
| day24 | 6-1 构建模型的3种方法 | 1 hour | ||
| day25 | 6-2 训练模型的3种方法 | 1 hour | ||
| day26 | 6-3 使用单GPU训练模型 | 0.5 hour | ||
| day27 | 6-4 使用多GPU训练模型 | 0.5 hour | ||
| day28 | 6-5 使用TPU训练模型 | 0.5 hour | ||
| day29 | 6-6 使用tensorflow-serving部署模型 | 1 hour | ||
| day29 | 6-6-1 使用tensorflow-serving-colab部署模型 | 1 hour | ||
| day30 | 6-7 使用spark-scala调用tensorflow模型 | 2 hour |
本书全部源码在jupyter中编写测试通过，建议通过git克隆到本地，并在jupyter中交互式运行学习。
#建议在终端上安装最新版本tensorflow 测试此教程中的代码
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U tensorflowimport tensorflow as tf
#注：全部代码在tensorflow 2.1版本测试通过
tf.print("tensorflow version:",tf.__version__)tensorflow version: 2.1.0
2023-10-27
2022-08-15
2022-08-17
2022-09-23
2022-08-13
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