你将学到的
  • TensorFlow 2 新增特性
  • TensorFlow 2 神经网络
  • TensorFlow 2 基础语法
  • TensorFlow 2 模型保存
实验 1 TensorFlow 2 基础概念语法

知识点: 1.TensorFlow2简介 2.张量 3.EagerExecution 4.自动微分 5.常用模块

挑战 1 导数计算和自动微分实现

知识点: 1.自动微分 2.GradientTape

实验 2 TensorFlow 2 实现线性回归

知识点: 1.低阶API实现 2.高阶API实现 3.Keras方式实现

挑战 2 低阶 API 实现多项式回归

知识点: 1.TensorFlow低阶API 2.多项式回归拟合

实验 3 TensorFlow 2 简单神经网络

知识点: 1.低阶API构建 2.Keras顺序模型 3.Keras函数式模型 4.Keras混合模型

挑战 3 汽车安全性评估数据分类

知识点: 1.构建神经网络 2.分类模型

实验 4 TensorFlow 2 深度神经网络

知识点: 1.VGG网络结构 2.VGG模型构建 3.FashionMNIST分类 4.Keras迁移学习

挑战 4 经典卷积神经网络构建

知识点: 1.LeNet5网络结构 2.TensorFlow实践

实验 5 TensorFlow 2 模型保存恢复

知识点: 1.模型保存 2.模型恢复

课程介绍

TensorFlow 是由谷歌在 2015 年 11 月发布的深度学习开源工具,我们可以用它来快速构建深度神经网络,并训练深度学习模型。2019 年,TensorFlow 正式推出了 2.0 版本,也意味着 TensorFlow 从 1.x 正式过度到 2.x 时代。

本课程中,我们将了解到 TensorFlow 2 的关键变化,并学习使用新的模型构建方法。课程将从 TensorFlow 2 基础语法入手,从简单的神经网络实现逐步过度到深度神经网络实现。配合精心设计的挑战,让你能快速掌握 TensorFlow 2 的使用。

先学课程

课程难度

  • 中等

适合用户

本课程适用于对 TensorFlow 2 感兴趣的用户。如果你已经有 TensorFlow 1.x 的使用经验,和其他机器学习的相关经验,学习本课程会更轻松一些。

课程信息

  • 学习周期:课程有效期 2 个月,2 个月后无法进行在线实验,但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习,到期后课程失效,且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高,存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明,请阅读 用户付费协议
  • 版权说明:课程内容为实验楼原创或实验楼在原作者授权下制作。未经书面同意,擅自爬取、转载和再分发课程内容,均将受到严肃追责。
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课程教师

huhuhang 共发布过 65 门课程

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