从基础学Tensorflow2

视频列表

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课程详细

0. 机器(深度)学习开发环境搭建
1. 自动求导 - tf.GradientTape()
2. 统一数组维度 - pad_sequences
3. 定义变量和常量 - tf.Variable, tf.constant
4. 变量运行在哪里？CPU or GPU?
5. 生成数据 - tf.random
6. 用用均方误差函数 MSE - tf.keras.losses.mse
7. 浅析Dense层 - tf.keras.layers.Dense
8. 维度变换之reshape
9. 维度变换之expand_dims, squeeze
10. 数组的合并 - tf.concat, tf.stack
11. 数组的广播 - tf.broadcast_to
12. 矩阵转置 - transpose
13. 2范数的计算 - tf.norm
14. 1范数的计算 - tf.norm
15. 最大最小平均值的计算
16. 最大最小的索引位置
17. 数组比较
18. 张量排序 - tf.sort, tf.argsort
19. 2维张量排序 - tf.sort, tf.argsort
20. TopK值取得 - top_k

课程文件

https://github.com/komavideo/LearnTensorflow2

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