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415d9ee5
编写于
12月 20, 2020
作者:
W
wizardforcel
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2020-12-20 17:53:31
上级
d9041ffe
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6 changed file
with
7 addition
and
115 deletion
+7
-115
new/handson-dl-img-tf/0.md
new/handson-dl-img-tf/0.md
+1
-19
new/handson-meta-learn-py/00.md
new/handson-meta-learn-py/00.md
+1
-19
new/handson-rl-py/00.md
new/handson-rl-py/00.md
+1
-19
new/intel-proj-py/00.md
new/intel-proj-py/00.md
+1
-19
new/master-pred-anal-sklearn-tf/0.md
new/master-pred-anal-sklearn-tf/0.md
+1
-19
new/whats-new-tf2/0.md
new/whats-new-tf2/0.md
+2
-20
未找到文件。
new/handson-dl-img-tf/0.md
浏览文件 @
415d9ee5
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@@ -69,21 +69,3 @@ C:\11519>docker build -t keras .
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new/handson-meta-learn-py/00.md
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@@ -55,21 +55,3 @@ from PIL import Image
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new/handson-rl-py/00.md
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@@ -95,21 +95,3 @@ bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
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new/intel-proj-py/00.md
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@@ -94,21 +94,3 @@ Validation Quadratic Kappa Score: 0.47422998110380984
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@@ -71,21 +71,3 @@ import pandas as pd
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@@ -2,7 +2,7 @@
TensorFlow 是最受欢迎的机器学习框架之一,其新版本 TensorFlow 2.0 改善了其简单性和易用性。 本书将帮助您了解和利用最新的 TensorFlow 功能。
*TensorFlow 2.0 的新增功能*
首先关注高级概念,例如新的 TensorFlow Keras API,渴望执行和高效的分发策略,这些策略可帮助您在多个 GPU 和 TPU 上运行机器学习模型。 本书随后将引导您完成构建数据摄取和培训管道的过程,并提供建议和最佳实践,以将数据提供给使用新
`tf.keras`
API 创建的模型。 您将探索使用 TensorFlow Serving 和其他多平台部署构建推理管道的过程,然后再继续探索新发布的 AIY(本质上是自己动手的 AI)。 本书深入研究了核心 API,可帮助您构建统一的卷积层和循环层,并使用 TensorBoard 通过假设分析来可视化深度学习模型。
《TensorFlow 2.0 的新增功能》
首先关注高级概念,例如新的 TensorFlow Keras API,渴望执行和高效的分发策略,这些策略可帮助您在多个 GPU 和 TPU 上运行机器学习模型。 本书随后将引导您完成构建数据摄取和培训管道的过程,并提供建议和最佳实践,以将数据提供给使用新
`tf.keras`
API 创建的模型。 您将探索使用 TensorFlow Serving 和其他多平台部署构建推理管道的过程,然后再继续探索新发布的 AIY(本质上是自己动手的 AI)。 本书深入研究了核心 API,可帮助您构建统一的卷积层和循环层,并使用 TensorBoard 通过假设分析来可视化深度学习模型。
到这本书的结尾,您将了解 TensorFlow 2.0 和 TensorFlow 1.x 之间的兼容性,并将能够平稳地迁移到 TensorFlow 2.0。
...
...
@@ -56,21 +56,3 @@ python3 -m pip --help
```
**粗体**
:表示新术语,重要单词或您在屏幕上看到的单词。 例如,菜单或对话框中的单词会出现在这样的文本中。 这是一个...
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