深度学习与TensorFlow 2入门实战【带完整课件】

cxyjc8

├── 19年11月最新-《TensorFlow 2.0深度学习算法实战教材》-中文版教材分享.pdf
└── 深度学习与TensorFlow 2入门实战
    ├── 01.深度学习初见
    │   ├── 课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
    │   ├── 课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
    │   ├── 课时3 开发环境安装-1.mp4
    │   └── 课时4 开发环境安装-2.mp4
    ├── 02.【选看】开发环境全程实录
    │   ├── 课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
    │   ├── 课时5 win10平台实录-1.mp4
    │   ├── 课时6 win10平台实录-2.mp4
    │   ├── 课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
    │   ├── 课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
    │   └── 课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
    ├── 03.回归问题
    │   ├── 课时11 线性回归-1.mp4
    │   ├── 课时12 线性回归-2.mp4
    │   ├── 课时13 回归问题实战-1.mp4
    │   ├── 课时14 回归问题实战-2.mp4
    │   ├── 课时15 手写数字问题-1.mp4
    │   ├── 课时16 手写数字问题-2.mp4
    │   ├── 课时17 手写数字问题-3.mp4
    │   ├── 课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
    │   └── 课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
    ├── 04.Tensorflow 2基础操作
    │   ├── 课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
    │   ├── 课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
    │   ├── 课时22 创建Tensor-1.mp4
    │   ├── 课时23 创建Tensor-2.mp4
    │   ├── 课时24 创建Tensor-3.mp4
    │   ├── 课时25 索引与切片-1.mp4
    │   ├── 课时26 索引与切片-2.mp4
    │   ├── 课时27 索引与切片-3.mp4
    │   ├── 课时28 索引与切片-4.mp4
    │   ├── 课时29 索引与切片-5.mp4
    │   ├── 课时30 维度变换-1.mp4
    │   ├── 课时31 维度变换-2.mp4
    │   ├── 课时32 维度变换-3.mp4
    │   ├── 课时33 Broadcasting-1.mp4
    │   ├── 课时34 Broadcasting-2.mp4
    │   ├── 课时35 数学运算.mp4
    │   ├── 课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
    │   ├── 课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
    │   ├── 课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
    │   └── 课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
    ├── 05.tensorflow 2高阶操作
    │   ├── 课时40 合并与分割.mp4
    │   ├── 课时41 数据统计.mp4
    │   ├── 课时42 张量排序-1.mp4
    │   ├── 课时43 张量排序-2.mp4
    │   ├── 课时44 填充与复制.mp4
    │   ├── 课时45 张量限幅-1.mp4
    │   ├── 课时46 张量限幅-2.mp4
    │   ├── 课时47 高阶操作-1.mp4
    │   └── 课时48 高阶操作-2.mp4
    ├── 06 神经网络与全连接层
    │   ├── 课时49 数据加载-1.mp4
    │   ├── 课时50 数据加载-2.mp4
    │   ├── 课时51 数据加载-3.mp4
    │   ├── 课时52 测试（张量）实战.mp4
    │   ├── 课时53 全连接层-1.mp4
    │   ├── 课时54 全连接层-2.mp4
    │   ├── 课时55 输出方式.mp4
    │   ├── 课时56 误差计算-1.mp4
    │   ├── 课时57 误差计算-2.mp4
    │   └── 课时58 误差计算-3.mp4
    ├── 07 随机梯度下降
    │   ├── 课时59 梯度下降-简介-1.mp4
    │   ├── 课时60 梯度下降-简介-2.mp4
    │   ├── 课时61 常见函数的梯度.mp4
    │   ├── 课时62 激活函数及其梯度.mp4
    │   ├── 课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
    │   ├── 课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
    │   ├── 课时65 单输出感知机梯度.mp4
    │   ├── 课时66 多输出感知机梯度.mp4
    │   ├── 课时67 链式法则.mp4
    │   ├── 课时68 反向传播算法-1.mp4
    │   ├── 课时69 反向传播算法-2.mp4
    │   ├── 课时70 函数优化实战.mp4
    │   ├── 课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
    │   ├── 课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
    │   ├── 课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
    │   ├── 课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
    │   └── 课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
    ├── 08.Keras高层接口
    │   ├── 课时76 Keras高层API-1.mp4
    │   ├── 课时77 Keras高层API-2.mp4
    │   ├── 课时78 Keras高层API-3.mp4
    │   ├── 课时79 自定义层或网络-1.mp4
    │   ├── 课时80 自定义层或网络-2.mp4
    │   ├── 课时81 模型保存与加载.mp4
    │   ├── 课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
    │   ├── 课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
    │   └── 课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
    ├── 09.过拟合
    │   ├── 课时85 过拟合与欠拟合.mp4
    │   ├── 课时86 交叉验证-1.mp4
    │   ├── 课时87 交叉验证-2.mp4
    │   ├── 课时88 regulation.mp4
    │   ├── 课时89 动量与学习率.mp4
    │   └── 课时90 early stopping和dropout.mp4
    ├── 10.卷积神经网络
    │   ├── 课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
    │   ├── 课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
    │   ├── 课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
    │   ├── 课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
    │   ├── 课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
    │   ├── 课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
    │   ├── 课时106 BatchNorm.mp4
    │   ├── 课时107 BatchNorm-2.mp4
    │   ├── 课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
    │   ├── 课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
    │   ├── 课时110 ResNet实战-1.mp4
    │   ├── 课时111 ResNet实战-2.mp4
    │   ├── 课时112 ResNet实战-3.mp4
    │   ├── 课时113 ResNet实战-4.mp4
    │   ├── 课时91 什么是卷积-1.mp4
    │   ├── 课时92 什么是卷积-2.mp4
    │   ├── 课时93 什么是卷积-3.mp4
    │   ├── 课时94 什么是卷积-4.mp4
    │   ├── 课时95 卷积神经网络-1.mp4
    │   ├── 课时96 卷积神经网络-2.mp4
    │   ├── 课时97 卷积神经网络-3.mp4
    │   ├── 课时98 卷积神经网络-4.mp4
    │   └── 课时99 池化与采样.mp4
    ├── 11.循环神经网络RNN
    │   ├── 课时114 序列表示方法-1.mp4
    │   ├── 课时115 序列表示方法-2.mp4
    │   ├── 课时116 循环神经网络层-1.mp4
    │   ├── 课时117 循环神经网络层-2.mp4
    │   ├── 课时118 RNNCell使用-1.mp4
    │   ├── 课时119 RNNCell使用-2.mp4
    │   ├── 课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
    │   ├── 课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
    │   ├── 课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
    │   ├── 课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
    │   ├── 课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
    │   ├── 课时126 LSTM-1.mp4
    │   ├── 课时127 LSTM-2.mp4
    │   ├── 课时128 LSTM实战.mp4
    │   └── 课时129 GRU原理与实战.mp4
    ├── 12.自编码器Auto-Encoders
    │   ├── 课时130 无监督学习.mp4
    │   ├── 课时131 Auto-Encoders原理.mp4
    │   ├── 课时132 Auto-Encoders变种.mp4
    │   ├── 课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
    │   ├── 课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
    │   ├── 课时135 Reparameterization Trick.mp4
    │   ├── 课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
    │   ├── 课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
    │   ├── 课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
    │   ├── 课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
    │   ├── 课时140 VAE实战-创建网络.mp4
    │   ├── 课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
    │   └── 课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
    ├── 13.对抗生成网络GAN
    │   ├── 课时143 数据的分布.mp4
    │   ├── 课时144 画家的成长历程.mp4
    │   ├── 课时145 GAN原理.mp4
    │   ├── 课时146 纳什均衡-D.mp4
    │   ├── 课时147 纳什均衡-G.mp4
    │   ├── 课时148 JS散度的缺陷.mp4
    │   ├── 课时149 EM距离.mp4
    │   ├── 课时150 WGAN-GP原理.mp4
    │   ├── 课时151 GAN实战-1.mp4
    │   ├── 课时152 GAN实战-2.mp4
    │   ├── 课时153 GAN实战-3.mp4
    │   ├── 课时154 GAN实战-4.mp4
    │   ├── 课时155 GAN实战-5.mp4
    │   ├── 课时156 GAN实战-6.mp4
    │   ├── 课时157 WGAN实战-1.mp4
    │   └── 课时158 WGAN实战-2.mp4
    ├── 14.【选看】人工智能发展简史
    │   ├── 课时159 生物神经元结构.mp4
    │   ├── 课时160 感知机的提出.mp4
    │   ├── 课时161 BP神经网络.mp4
    │   ├── 课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
    │   ├── 课时163 人工智能低谷.mp4
    │   ├── 课时164 深度学习的诞生.mp4
    │   └── 课时165 深度学习的爆发.mp4
    ├── 15.【选看】Numpy实战BP神经网络
    │   ├── 课时166 权值的表示.mp4
    │   ├── 课时167 多层感知机的实现.mp4
    │   ├── 课时168 BP神经网络前向传播.mp4
    │   ├── 课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
    │   ├── 课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
    │   ├── 课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
    │   ├── 课时172 多层感知机的训练.mp4
    │   ├── 课时173 多层感知机的测试.mp4
    │   └── 课时174 实战小结.mp4
    ├── 深度学习与TF-PPT和代码.rar
    ├── 深度学习与TensorFlow入门实战-源码和PPT
    │   ├── 0-课程介绍
    │   │   └── cover.png
    │   ├── Readme.md
    │   ├── lesson01-初见TensorFlow2.0
    │   │   ├── autograd.py
    │   │   ├── gpu_accelerate.py
    │   │   ├── 初见TensorFlow2.0.pdf
    │   │   ├── 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-Win10.pdf
    │   │   ├── 开发环境准备.pdf
    │   │   ├── 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
    │   ├── lesson04-回归问题实战
    │   │   ├── data.csv
    │   │   ├── linear_regression(1).py
    │   │   ├── 回归实战.pdf
    │   │   ├── 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
    │   ├── lesson06-手写数字识别初体验
    │   │   ├── main.py
    │   │   └── 手写数字问题体验.pdf
    │   ├── 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
    │   ├── lesson08-创建Tensor
    │   │   ├── 代码量较少，同学们自己动手练习.txt
    │   │   └── 创建Tensor.pdf
    │   ├── 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(1).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
    │   │   ├── MNIST实战.pdf
    │   │   ├── fashionmnist_layer.py
    │   │   ├── 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实战CIFAR10.pdf
    │   │   ├── keras_train.py
    │   │   ├── 答疑群-926107229.png
    │   │   └── 请学员务必加群答疑！！！.txt
    │   ├── 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
    │   │   ├── CIFAR与VGG实战.pdf
    │   │   ├── cifar100_train.py
    │   │   ├── 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
    │   ├── lesson43-ResNet
    │   │   ├── ResNet与DenseNet.pdf
    │   │   ├── ResNet实战.pdf
    │   │   ├── resnet18_train.py
    │   │   └── resnet.py
    │   ├── 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
    │   ├── lesson48-AutoEncoders
    │   │   └── AutoEncoders.pdf
    │   ├── lesson49-VAE实战
    │   │   ├── AE实战.pdf
    │   │   ├── autoencoder.py
    │   │   ├── vae(1).py
    │   │   ├── 答疑群-926107229.png
    │   │   └── 请学员务必加群答疑！！！.txt
    │   ├── lesson50-GAN
    │   │   └── GAN.pdf
    │   └── lesson51-WGAN实战
    │       ├── GAN实战.pdf
    │       ├── dataset.py
    │       ├── gan_train.py
    │       ├── gan.py
    │       ├── wgan_train.py
    │       ├── wgan.py
    │       ├── 答疑群-926107229.png
    │       └── 请学员务必加群答疑！！！.txt
    ├── 电子书
    │   ├── 花书-中文版.pdf
    │   └── 花书-深度学习-Eng.pdf
    ├── 课程安装软件-Ubuntu 18.04
    │   ├── Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
    │   ├── cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
    │   ├── cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
    │   └── pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
    └── 课程安装软件-Win10
        ├── Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
        ├── cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
        ├── cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56 (1).zip
        └── pycharm-community-2019.1.1.exe


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Layne

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楼主，不论什么情况你一定要hold住！hold住就是胜利！

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果断MARK，前十有我必火！

betty

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2804461534

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cyw0413

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caowenming

RE: 深度学习与TensorFlow 2入门实战【带完整课件】 [修改]

liseily

深度学习与TensorFlow 2入门实战

yzl7121848

666666666666666

8413848

哥顶的不是帖子，是寂寞！

IAtO

果断回帖，如果沉了就是我弄沉的很有成就感

明天

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小单纯很迷人

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