Tensorflow轻松入门（AI第三册）

admin

前两册把深度学习理论铺垫得差不多了，第三册开始动手把理论和 Tensorflow 框架接起来用。之前看损失函数、求导总觉得悬在半空，落到代码里反而好理解不少。

课程大致分四步走：

1. 先过一遍 Tensorflow 基础知识和 keras 接口，把工具摸熟；
2. 拿本地存的手写数字图片当例子，讲怎么处理自己行业的数据，怎么把本地图片转成矩阵喂给神经网络；
3. 数据备好就开训，训练过程中会自动保存结果；
4. 最后在应用里加载训好的模型，去识别没见过的新图片。

整套下来，AI 里神经网络那套流程算是跑通了一遍。适合已经看完前两册、想上手框架练手的人。

资源目录：
├─ 1 课程介绍.mp4
├─ 2 环境安装.mp4
├─ 3 开始使用.mp4
├─ 4 tensorfow基础1.mp4
├─ 5 tensorfow基础2.mp4
├─ 6 独热编码.mp4
├─ 7 激活函数.mp4
├─ 8 导数运算.mp4
├─ 9 调整参数.mp4
├─ 10 损失函数1.mp4
├─ 11 损失函数2.mp4
├─ 12 损失函数3.mp4
├─ 13 描述神经网络.mp4
├─ 14 配置训练方法.mp4
├─ 15 自制数据集的引入.mp4
├─ 16 数据集实现.mp4
├─ 17 数据集测试.mp4
├─ 18 数据集的保存.mp4
├─ 19 加载数据集到神经网络.mp4
├─ 20 执行训练.mp4
├─ 21 保存训练成果.mp4
├─ 22 加载训练成果.mp4
├─ 23 处理任意手写图片.mp4
├─ 24 看图识数的实现.mp4
课程资料
AI1-01.rar
mnist-01.rar
mnist-02.rar

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浓茶人生

先存了，环境安装那节估计得先对下Python版本。

方的豆豆

本地图片转矩阵那节我比较感兴趣，准备先看这块。

lkbt123

keras接口那节准备先看，前两册理论终于能落到代码上了。

123457710

训练时自动保存结果这点挺实用，能省得中途断了重跑。