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tensorflow工程化项目实战资料+代码

tensorflow工程化项目实战资料+代码
  • 视频资源大小:6.46 GB 更新时间:2020-07-17
  • 类型:tensorflow 观看方式:百度网盘
  • 类别:>电脑教程 > 语言汇编 Tags:
  • 提醒:开通VIP会员全站免费学 推荐星级:

资源简介:

tensorflow工程化项目实战资料+代码——更多资源,课程更新在 优选视频教程资源整合网www.youxuan68.com

 配套代码

  10-1  deblurmodel.py

  10-10  prepro.py

  10-11  train_a_sequence.py

  10-12  train_model.py

  10-2  训练deblur.py

  10-3  使用deblur模型.py

  10-4  mydataset.py

  10-5  AttGANmodels.py

  10-6  trainattgan.py

  10-7  testattgan.py

  10-8  RNNWGAN模型.py

  10-9  mydataset.py

  11-1  用梯度下降方法攻击PNASNet模型.py

  11-2  用数据增强抗攻击.py

  11-3  制造更有鲁棒性的对抗样本.py

  11-4  mnist_blackbox.py

  12-1  在线性回归模型中添加指定节点到检查点文件.py

  12-2  使用源码分离方式二次训练.py

  12-3  使用源码分离方式二次训练-扩展.py

  12-4  将线性回归模型导出成为冻结图.py

  12-5  导入冻结图并使用模型进行预测.py

  12-6  用saved_model模块导出与导入模型文件.py

  12-7  使用saved_model生成与载入带签名的模型.py

  12-8  TF-Hub模型例子.py

  12-9  将线性回归模型导出成为lite模型.py

  13-1  支持远程调用的模型.py

  13-2  grpc客户端.py

  13-3 CameraExampleAppDelegate.m

  13-4 Object_detection_usbcam.py

  3-1  使用AI模型来识别图像.py

  3-2  使用nasnet-mobile模型来识别图像.py

  4-1  将模拟数据制作成内存对象数据集.py

  4-10  将图片文件制作成Dataset数据集.py

  4-11  将TFRecord文件制作成Dataset数据集.py

  4-12  在动态图里读取Dataset数据集.py

  4-13  在动态图里读取Dataset数据集_tf2版.py

  4-14  在不同场景中应用数据集.py

  4-2  带迭代的模拟数据集.py

  4-3  将图片制作成内存对象数据集.py

  4-4  将excel文件制作成内存对象数据集.py

  4-5  将图片文件制作成tfRecord数据集.py

  4-6  interleave例子.py

  4-7  Dataset对象的操作方法.py

  4-8  将内存数据转成DataSet数据集.py

  4-9  from_tensor_slices的注意事项.py

  5-1  mydataset.py

  5-2  model.py

  5-3  train.py

  5-4  test.py

  5-5  测试TF-Hub库中的mobilenet_v2模型.py

  5-6  使用模型评估人物的年龄.py

  6-1  使用静态图训练一个具有保存检查点功能的回归模型.py

  6-10  tf_layers模型.py

  6-11  keras回归模型.py

  6-12  使用tf.keras预训练模型.py

  6-13  在静态图中使用tf.keras.py

  6-14  tfjs回归例子.html

  6-15  使用估算器框架进行分布式训练.py

  6-16  使用估算器框架进行分布式训练ps.py

  6-17  使用估算器框架进行分布式训练chief.py

  6-18  使用估算器框架进行分布式训练work.py

  6-19  用ResNet识别桔子和苹果.py

  6-2  使用动态图训练一个具有保存检查点功能的回归模型.py

  6-20  在T2T框架中训练mnist.py

  6-21  查看T2T模型及超参.py

  6-22__tf2code.py

  6-3  动态图另一种梯度方法.py

  6-4  从动态图种获取变量.py

  6-5  静态图中使用动态图.py

  6-6  使用估算器框架训练一个回归模型.py

  6-7  为估算器添加钩子.py

  6-8  自定义hook.py

  6-9  将估算器模型转为静态图模型.py

  7-1  用wide and deep模型预测人口收入.py

  7-10  电影推荐系统.py

  7-11  用lattice预测收入.py

  7-12  lattice结合dnn.py

  7-13  preprocess.py

  7-14  MKR.py

  7-15  train.py

  7-16  data_loader.py

  7-2  用boosted_trees模型预测人口收入.py

  7-3  使用feature_column处理连续值特征列.py

  7-4  将连续值特征转成离散值特征.py

  7-5  将离散文本特征列转化为one-hot编码与词向量.py

  7-6  根据特征列生成交叉列.py

  7-7  序列特征工程.py

  7-8  聚类COCO数据集中的标注框.py

  7-9  mnistkmeans.py

  8-1  读取fasion-mnist 数据集.py

  8-10  keras注意力机制模型.py

  8-11  yolo_v3.py

  8-12  使用YOLOV3模型进行实物检测.py

  8-13  annotation.py

  8-14  generator.py

  8-15  box.py

  8-16  darknet53.py

  8-17  yolohead.py

  8-18  yolov3.py

  8-19  weights.py

  8-2  Capsulemodel.py

  8-20  yololoss.py

  8-21  mainyolo.py

  8-22  数据集验证.py

  8-23  Mask_RCNN网络应用.py

  8-24  mask_rcnn_model.py

  8-25  mask_rcnn_utils.py

  8-26  mask_rcnn_visualize.py

  8-27  othernet.py

  8-28  训练Mask_RCNN.py

  8-29  mask_rcnn_model.py

  8-3  使用胶囊网络识别黑白图中的服装图案.py

  8-30  mask_rcnn_utils.py

  8-31  othernet.py

  8-32  mask_rcnn_visualize.py

  8-4  capsnet_em.py

  8-5  train_EM.py

  8-6  NLP文本预处理.py

  8-7  TextCnn模型.py

  8-8  使用TextCnn模型进行文本分类.py

  8-9  使用keras注意力机制模型分析评论者情绪.py

  9-1  用RNN网络为女孩生成英文名字.py

  9-10  cbhg.py

  9-11  attention.py

  9-12  TacotronDecoderwrapper.py

  9-13  TacotronHelpers.py

  9-14  TacotronDecoder.py

  9-15  cn_dataset.py

  9-16  tacotron.py

  9-17  train.py

  9-2  用动态图和tf_keras训练模型.py

  9-3  利用Resnet进行样本预处理.py

  9-4  用估算器实现带注意力机制的Seq2Seq模型.py

  9-5  用估算器实现带注意力机制的Seq2Seq模型——手动对齐.py

  9-6  预测飞机发动机的剩余使用寿命.py

  9-7  用带有动态路由算法的RNN模型对新闻进行分类.py

  9-8  时间序列问题.py

  9-9  样本预处理.py

              

配套资源

        

      第10章 配套资源

        10-4 ATTGAN实现人脸编辑

          data

                  

                img_align_celeba.zip

                list_attr_celeba.txt

                            

        10-8  使用RNNGAN网络实现模拟生成恶意请求

          no.rar

                      

        10-1 模糊图片变清晰.rar

        lnonMnist(1.11版本之后).py

                    

      第11章 配套资源

        cleverhans-master.rar

                    

      第12章 配套资源

      第13章 配套资源

        13-3  android_lite

          tensorflow-for-poets-2-master.rar

                      

        13-5  树莓派玩转tensorflow

          ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz

          tensorflow-1.8.0-cp35-none-linux_armv7l.whl

                      

        13-4 在iOS手机上识别男女及活体检测.rar

                    

      第3章 配套资源

        slim.rar

        第3章 配套资源.rar

                    

      第4章 配套资源

        第4章 配套资源.rar

                    

      第5章 配套资源

        5-1  通过微调模型实现分辨男女

          data.rar

          tt2t.jpg

                      

        5-5  测试TF-Hub库中的mobilenet_v2模型

                

              22.jpg

              72.jpg

              hy.jpg

              IMBD-WIKI.rar

              ps.jpg

              retrain.py

              tt2t.jpg

              中文标签.csv

                          

      第6章 配套资源

        6-12  使用tf.keras预训练模型.rar

        6-19  用ResNet识别桔子和苹果.rar

        6-20  在T2T框架中训练mnist.rar

        6-21  使用自定义数据集进行翻译.rar

                    

      第7章 配套资源

        第7章 配套资源.rar

                    

      第8章 配套资源

        8-13  yolov3numbers

          data

                  

                ann

                  1.xml

                  10.xml

                  11.xml

                  12.xml

                  13.xml

                  14.xml

                  15.xml

                  16.xml

                  17.xml

                  18.xml

                  19.xml

                  2.xml

                  20.xml

                  21.xml

                  22.xml

                  23.xml

                  24.xml

                  25.xml

                  26.xml

                  27.xml

                  28.xml

                  29.xml

                  3.xml

                  30.xml

                  31.xml

                  32.xml

                  4.xml

                  5.xml

                  6.xml

                  7.xml

                  8.xml

                  9.xml

                              

                img

                  1.png

                  10.png

                  11.png

                  12.png

                  13.png

                  14.png

                  15.png

                  16.png

                  17.png

                  18.png

                  19.png

                  2.png

                  20.png

                  21.png

                  22.png

                  23.png

                  24.png

                  25.png

                  26.png

                  27.png

                  28.png

                  29.png

                  3.png

                  30.png

                  31.png

                  32.png

                  4.png

                  5.png

                  6.png

                  7.png

                  8.png

                  9.png

                              

                test

                        

                      1.png

                      2.png

                      3.png

                      4.png

                      5.png

                      6.png

                                  

        8-6  使用TextCnn模型进行文本分类

          __pycache__

            8-4  NLP文本预处理.cpython-36.pyc

            8-5  TextCnn模型.cpython-36.pyc

            data_helpers.cpython-36.pyc

            predata.cpython-36.pyc

            text_cnn.cpython-36.pyc

                        

          data

            rt-polaritydata

                    

                  rt-polarity.neg

                  rt-polarity.pos

                              

          preprocessing

                  

                __pycache__

                  __init__.cpython-36.pyc

                  categorical.cpython-36.pyc

                  categorical_vocabulary.cpython-36.pyc

                  text.cpython-36.pyc

                              

                __init__.py

                categorical.py

                categorical_vocabulary.py

                text.py

                            

        8-9  使用keras注意力机制模型分析评论者情绪

          imdb.npz

          imdb_word_index(1).json

                      

        fashion

          t10k-images-idx3-ubyte.gz

          t10k-labels-idx1-ubyte.gz

          train-images-idx3-ubyte.gz

          train-labels-idx1-ubyte.gz

                      

        8-11  使用YOLOV3进行实物检测.rar

        cocos2014.rar

                    

      第9章 配套资源

              

            9-2  用动态图和tf_keras训练模型

              numpyfeature.rar

                          

            9-4  用估算器实现带注意力机制的seq2seq模型

              9-4  用估算器实现带注意力机制的seq2seq模型.rar

                          

            9-6  预测飞机发动机的剩余使用寿命

              JANetLSTMCell.py

              PM_test.txt

              PM_train.txt

              PM_truth.txt

                          

            9-7  用带有动态路由算法的RNN模型对新闻进行分类

              reuters.npz

              reuters_word_index.json

                          

            9-8  时间序列问题.rar

            9-9  用Tacotron模型合成中文语音.rar

            number-of-daily-births-in-quebec.csv

            女孩名字.txt

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