TensorFlow 快速入门与实战
彭靖田
Google Developers Expert,《深入理解 TensorFlow》作者
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已完结/共 67 讲
第二章:TensorFlow初接触 (5讲)
第六章:实战TensorFlow验证码识别 (8讲)
TensorFlow 快速入门与实战
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当前播放: 13 | 在容器中使用TensorFlow
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01 | 课程介绍
02 | 课程内容综述
03 | 第一章内容概述
04 | TensorFlow产生的历史必然性
05 | TensorFlow与Jeff Dean的那些事
06 | TensorFlow的应用场景
07 | TensorFlow的落地应用
08 | TensorFlow的发展现状
09 | 第二章内容概述
10 | 搭建你的TensorFlow开发环境
11 | Hello TensorFlow
12 | 在交互环境中使用TensorFlow
13 | 在容器中使用TensorFlow
14 | 第三章内容概述
15 | TensorFlow模块与架构介绍
16 | TensorFlow数据流图介绍
17 | 张量(Tensor)是什么(上)
18 | 张量(Tensor)是什么(下)
19 | 变量(Variable)是什么(上)
20 | 变量(Variable)是什么(下)
21 | 操作(Operation)是什么(上)
22 | 操作(Operation)是什么(下)
23 | 会话(Session)是什么
24 | 优化器(Optimizer)是什么
25 | 第四章内容概述
26 | 房价预测模型的前置知识
27 | 房价预测模型介绍
28 | 房价预测模型之数据处理
29 | 房价预测模型之创建与训练
30 | TensorBoard可视化工具介绍
31 | 使用TensorBoard可视化数据流图
32 | 实战房价预测模型:数据分析与处理
33 | 实战房价预测模型:创建与训练
34 | 实战房价预测模型:可视化数据流图
35 | 第五章内容概述
36 | 手写体数字数据集MNIST介绍(上)
37 | 手写体数字数据集MNIST介绍(下)
38 | MNIST Softmax网络介绍(上)
39 | MNIST Softmax网络介绍(下)
40 | 实战MNIST Softmax网络(上)
41 | 实战MNIST Softmax网络(下)
42 | MNIST CNN网络介绍
43 | 实战MNIST CNN网络
44 | 第六章内容概述
45 | 准备模型开发环境
46 | 生成验证码数据集
47 | 输入与输出数据处理
48 | 模型结构设计
49 | 模型损失函数设计
50 | 模型训练过程分析
51 | 模型部署与效果演示
52 | 第七部分内容介绍
53 | 人脸识别问题概述
54 | 典型人脸相关数据集介绍
55 | 人脸检测算法介绍
56 | 人脸识别算法介绍
57 | 人脸检测工具介绍
58 | 解析FaceNet人脸识别模型
59 | 实战FaceNet人脸识别模型
60 | 测试与可视化分析
61 | 番外篇内容介绍
62 | TensorFlow社区介绍
63 | TensorFlow生态:TFX
64 | TensorFlow生态:Kubeflow
65 | 如何参与TensorFlow社区开源贡献
66 | ML GDE是TensorFlow社区与开发者的桥梁
67 | 课程总结
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全部留言(12)

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柱子
老师有什么学前一些书籍推荐吗

作者回复: github.com/DjangoPeng/tensorflow-101 有学习路线和参考资料推荐

2019-01-08
5
峻铭
已经按视频把所有操作都走了一遍了,什么时候更新啊

作者回复: 已经更新了,请注意查看

2019-01-09
2
kevin
老师,1.请问tensorflow2.0发布后是否意味着更多的模型将采用keras搭建,keras虽然比较简单,但相应的限制了灵活性,未来会不会变成kerasflow;2.在新版本中移除了contrib模块,那之后想用原生tensorflow搭建模型采用底层api是否会变得更加繁琐?3.使用tensorflow搭建模型,采用面向对象风格编写,有没有可重用性较高的模版,或者是编写思路?

作者回复: 1.TF 2.0将会默认使用 Eager 作为执行引擎,而 Eager 模式和 Keras 的结合使用也将是接下来社区发展的重点。正如你所说,keras 有它的优点,但也有局限性,在大规模分布式训练场景下,需要基于特定的软硬件和网络环境进行优化,Graph 模式还是有他的独特优势。 2.可以使用 bazel 从源代码编译 TF Wheel 包安装,选择你想要使用的特性。 3.我一直用的 graph mode,没有太成熟的OO思路。建议查看 tensorflow org 下的 models 、tensor2tensor 等 repo,也许有一些满足你需求。

2019-01-09
1
盐城首富三公子
老师,课件只有3-4章的两份,可以重新上传一下吗?

作者回复: https://github.com/DjangoPeng/tensorflow-101

2019-02-23
2
Super
老师,我按你说的做了以后,venv没有被加入到docker内的jupyter的Kernel中,只有一个Python 2(而我电脑本身是Python 36),是因为这个tensorflow/tensorflow:nightly-jupyter自带了Kernel吗?需要怎么改过来呢?谢谢

作者回复: docker 跟本地环境不一样,你运行起来后的 FS 是只读的。

2019-01-19
那鱼mis
求老师更新!

作者回复: 已更新,请注意查看

2019-01-09
cc=o
直接`jupyter notebook`启动报错: `UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe5 in position 4: ordinal not in range(128)` 可以尝试一下设置语言: `LANG=en jupyter notebook`
2019-01-14
1
峻铭
在容器中启动运行后,需要把下载的数据集拷贝到挂载的对应目录下,然后把/tmp/data该为/tf/notebooks/数据集目录/,我试了下把端口改成其他的比如-p 8000:9000,生成的日志还是叫我访问8888端口,自动生成的url访问不了,将端口修改为8000也访问不了
2019-01-09
1
丁丁历险记
开个阿里云镜像加速,速度biubiubiu!
2019-12-08
Bella
Windows 系统怎么安装docker
2019-01-26
1
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