tensorflow2.0入门到进阶

磁力链接/BT种子名称

tensorflow2.0入门到进阶

磁力链接/BT种子简介

种子哈希：f7f4efee740ddd401ebc078b6c266cb359ca6ee9
文件大小： 4.35G
已经下载：83次
下载速度：极快
收录时间：2024-03-11
最近下载：2025-07-17

移花宫入口

移花宫.com邀月.com怜星.com花无缺.comyhgbt.icuyhgbt.top

磁力链接下载

magnet:?xt=urn:btih:F7F4EFEE740DDD401EBC078B6C266CB359CA6EE9
推荐使用PIKPAK网盘下载资源，10TB超大空间，不限制资源，无限次数离线下载，视频在线观看

下载BT种子文件

磁力链接 迅雷下载 PIKPAK在线播放 世界之窗 91视频 含羞草 欲漫涩 逼哩逼哩 成人快手 51品茶 抖阴破解版 极乐禁地 91短视频 暗网Xvideo TikTok成人版 PornHub 听泉鉴鲍 少女日记 草榴社区 哆哔涩漫 呦乐园 萝莉岛 悠悠禁区 拔萝卜 疯马秀

最近搜索

文件列表

  • 131_10-32_示例展示与实战总结_(1135)_正在学习.mp4 167.7 MB
  • 114_10-15_数据预处理与dataset生成.mp4 114.7 MB
  • 017_2-6_实战回调函数.mp4 113.2 MB
  • 127_10-28_Mask创建与使用.mp4 104.7 MB
  • 101_10-2_数据预处理理与读取.mp4 94.3 MB
  • 108_10-9_模型预测实现.mp4 92.8 MB
  • 119_10-20_多头注意力机制实现.mp4 92.2 MB
  • 129_10-30_模型预测实现.mp4 87.0 MB
  • 128_10-29_模型训练.mp4 86.8 MB
  • 125_10-26_Transformer实现.mp4 77.2 MB
  • 122_10-23_DecoderLayer实现.mp4 75.7 MB
  • 102_10-3_数据id化与dataset生成.mp4 75.5 MB
  • 130_10-31_attention可视化.mp4 72.2 MB
  • 124_10-25_DecoderModel实现.mp4 67.7 MB
  • 121_10-22_EncoderLayer实现.mp4 65.5 MB
  • 123_10-24_EncoderModel实现.mp4 64.6 MB
  • 126_10-27_自定义学习率.mp4 63.7 MB
  • 115_10-16_位置编码.mp4 61.7 MB
  • 105_10-6_Decoder构建.mp4 61.4 MB
  • 117_10-18_缩放点积注意力机制实现(1).mp4 60.2 MB
  • 106_10-7_损失函数与单步训练函数.mp4 59.7 MB
  • 110_10-11_Transformer模型总体架构.mp4 57.9 MB
  • 100_10-1_课程引入与seq2seq+attention模型讲解.mp4 56.3 MB
  • 112_10-13_多头注意力与位置编码.mp4 53.3 MB
  • 009_1-9_Google_cloud_gpu_tensorflow配置.mp4 52.0 MB
  • 109_10-10_样例例分析与总结.mp4 50.6 MB
  • 103_10-4_Encoder构建.mp4 48.2 MB
  • 104_10-5_attention构建.mp4 47.5 MB
  • 132_10-33_GPT与Bert与课程总结_(0813).mp4 45.8 MB
  • 118_10-19_缩放点积注意力机制实现(2).mp4 45.5 MB
  • 116_10-17_mask构建.mp4 45.4 MB
  • 048_4-7_生成tfrecords文件.mp4 45.3 MB
  • 113_10-14_Add、Normalize、Decoding过程与总结.mp4 45.1 MB
  • 008_1-8_Google_cloud_远程jupyter_notebook配置.mp4 43.1 MB
  • 111_10-12_Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.mp4 41.7 MB
  • 010_1-10_Google_cloud_gpu_tensorflow镜像配置__(.mp4 41.4 MB
  • 107_10-8_模型训练.mp4 38.6 MB
  • 072_6-10_10monkeys基础模型搭建与训练.mp4 37.3 MB
  • 061_5-11_TF1_自定义estimator.mp4 36.9 MB
  • 080_7-5_循环神经网络实战文本分类.mp4 36.4 MB
  • 047_4-6_tfrecord基础API使用.mp4 36.1 MB
  • 093_8-8_自定义流程实战.mp4 35.9 MB
  • 060_5-10_TF1_dataset使用.mp4 35.8 MB
  • 094_8-9_分布式自定义流程实战.mp4 35.6 MB
  • 015_2-4_实战分类模型之模型构建.mp4 35.5 MB
  • 046_4-5_tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用.mp4 34.5 MB
  • 074_6-12_keras_generator读取cifar10数据集.mp4 33.4 MB
  • 007_1-7_Google_cloud无GPU环境搭建.mp4 33.3 MB
  • 062_5-12_API改动升级与课程总结.mp4 32.7 MB
  • 040_3-12_tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4 32.3 MB
  • 073_6-11_10monkeys模型微调.mp4 31.0 MB
  • 011_1-11_AWS云平台环境配置.mp4 30.9 MB
  • 020_2-10_实战批归一化、激活函数、dropout.mp4 30.8 MB
  • 082_7-7_文本生成实战之构建模型.mp4 30.1 MB
  • 071_6-9_Keras_generator读取数据.mp4 30.1 MB
  • 005_1-5_Tensorflowandpytorch比较.mp4 30.0 MB
  • 045_4-4_tf.io.decode_csv使用.mp4 29.9 MB
  • 085_7-10_LSTM文本分类与文本生成实战.mp4 29.8 MB
  • 024_2-14_wideanddeep模型的多输入与多输出实战.mp4 29.3 MB
  • 043_4-2_tf_data基础API使用.mp4 29.0 MB
  • 083_7-8_文本生成实战之采样生成文本.mp4 28.8 MB
  • 034_3-6_使子类与lambda分别实战自定义层次.mp4 28.7 MB
  • 044_4-3_生成csv文件.mp4 28.6 MB
  • 091_8-6_keras分布式实战.mp4 27.7 MB
  • 067_6-5_卷积神经网络实战.mp4 27.3 MB
  • 055_5-5_预定义estimator使用.mp4 27.2 MB
  • 039_3-11_tf.GradientTape基本使用方法.mp4 26.7 MB
  • 088_8-3_内存增长和虚拟设备实战.mp4 26.6 MB
  • 001_1-1_课程导学.mp4 26.5 MB
  • 081_7-6_文本生成之数据处理.mp4 26.3 MB
  • 021_2-11_wide_deep模型.mp4 25.8 MB
  • 092_8-7_estimator分布式实战.mp4 25.2 MB
  • 098_9-3_Keras模型转化为SavedModel.mp4 24.6 MB
  • 079_7-4_序列式问题与循环神经网络.mp4 24.2 MB
  • 053_5-3_feature_column使用.mp4 24.2 MB
  • 078_7-3_数据padding、模型构建与训练.mp4 24.2 MB
  • 014_2-3_实战分类模型之数据读取与展示.mp4 24.1 MB
  • 075_6-13_模型训练与预测.mp4 23.4 MB
  • 052_5-2_泰坦尼克问题引入分析.mp4 22.9 MB
  • 056_5-6_交叉特征实战.mp4 22.9 MB
  • 033_3-5_实战自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4 22.9 MB
  • 090_8-5_分布式策略.mp4 22.7 MB
  • 037_3-9_函数签名与图结构.mp4 22.5 MB
  • 059_5-9_TF1.0模型训练.mp4 22.2 MB
  • 097_9-1_课程引入与TFLite.mp4 21.9 MB
  • 049_4-8_tf.data读取tfrecord文件并与tf.keras结合使用.mp4 21.5 MB
  • 068_6-6_深度可分离卷积网络.mp4 21.2 MB
  • 096_9-2_保存模型结构加参数与保存参数实战.mp4 21.1 MB
  • 018_2-8_神经网络讲解.mp4 21.1 MB
  • 016_2-5_实战分类模型之数据归一化.mp4 20.8 MB
  • 089_8-4_GPU手动设置实战.mp4 20.7 MB
  • 036_3-8_@tf.function函数转换.mp4 19.9 MB
  • 032_3-4_实战sparse_tensor与tf.Variable.mp4 19.9 MB
  • 077_7-2_数据集载入与构建词表索引.mp4 19.6 MB
  • 058_5-8_TF1.0计算图构建.mp4 19.4 MB
  • 054_5-4_keras_to_estimator.mp4 19.1 MB
  • 027_2-17_实战sklearn封装keras模型.mp4 18.7 MB
  • 019_2-9_实战深度神经网络.mp4 18.2 MB
  • 025_2-15_超参数搜索.mp4 17.7 MB
  • 026_2-16_手动实现超参数搜索实战.mp4 17.6 MB
  • 087_8-2_GPU默认设置.mp4 17.4 MB
  • 069_6-7_深度可分离卷积网络实战.mp4 17.3 MB
  • 012_2-1_tfkeras简介__(.mp4 17.1 MB
  • 002_1-2_Tensorflow是什么.mp4 17.1 MB
  • 003_1-3_Tensorflow版本变迁与tf1.0架构.mp4 17.1 MB
  • 028_2-18_实战sklearn超参数搜索.mp4 17.0 MB
  • 065_6-3_卷积的计算.mp4 16.5 MB
  • 013_2-2_分类回归与目标函数.mp4 16.3 MB
  • 022_2-12_函数API实现wideanddeep模型.mp4 15.2 MB
  • 084_7-9_LSTM长短期记忆网络.mp4 15.1 MB
  • 004_1-4_Tensorflow2.0架构.mp4 15.1 MB
  • 038_3-10_近似求导.mp4 15.1 MB
  • 076_7-1_循环神经网络引入与embedding.mp4 15.0 MB
  • 031_3-3_实战tf.strings与ragged_tensor.mp4 14.4 MB
  • 023_2-13_子类API实现wideanddeep模型.mp4 14.4 MB
  • 120_10-21_feedforward层次实现.mp4 14.4 MB
  • 035_3-7_tf.function函数转换.mp4 14.3 MB
  • 064_6-2_卷积解决的问题.mp4 14.3 MB
  • 063_6-1_卷积神经网络引入与总体结构.mp4 14.1 MB
  • 070_6-8_Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4 13.3 MB
  • 095_9-4_签名函数转化为SavedModel.mp4 13.2 MB
  • 030_3-2_实战tf.constant.mp4 13.1 MB
  • 099_9-5_签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.mp4 11.7 MB
  • 086_8-1_课程引入与GPU设置.mp4 10.9 MB
  • 029_3-1_tf基础API引入.mp4 9.8 MB
  • 006_1-6_Tensorflow环境配置.mp4 9.0 MB
  • 066_6-4_池化操作.mp4 7.2 MB
  • 042_4-1_data_API引入.mp4 7.0 MB
  • 057_5-7_TF1.0引入.mp4 6.3 MB
  • 051_5-1_课程引入.mp4 5.3 MB
  • 041_3-13_章节总结.mp4 3.0 MB
  • 050_4-9_章节总结.mp4 1.8 MB

随机展示

相关说明

本站不存储任何资源内容，只收集BT种子元数据(例如文件名和文件大小)和磁力链接(BT种子标识符)，并提供查询服务，是一个完全合法的搜索引擎系统。 网站不提供种子下载服务，用户可以通过第三方链接或磁力链接获取到相关的种子资源。本站也不对BT种子真实性及合法性负责，请用户注意甄别！