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《简单粗暴TensorFlow2.0》—学习笔记

文章目录

基础
- 安装和环境配置
- TensorFlow基础
- TensorFlow模型建立与训练
- - 模型（Model）与层（Layer）
  - 多层感知机（MLP）
  - - - 信息论
        
        机器学习中交叉熵的应用
  - 卷积神经网络（CNN）
  - 循环神经网络（RNN）
  - 深度强化学习（DRL）
  - Keras Pipeline*
  - 自定义层、损失函数和评估指标*
- TensorFlow 常用模块
- - tf.train.Checkpoint：变量的保存与恢复
  - TensorBoard：训练过程可视化
  - - Permission denied: '/tmp/.tensorboard-info/pid-30349.info'
  - tf.data：数据的构建与预处理
  - TFRecord：TensorFlow数据集存储格式
  - @tf.function：Graph Execution模式 *
  - tf.TensorArray：TensorFlow动态数组 *
  - tf.config：GPU的使用与分配 *
部署
- TensorFlow模型导出
- TensorFlow Serving
- TensorFlow Lite
- TensorFlow in JavaScript
大规模训练与加速
- TensorFlow分布式训练
- 使用TPU训练TensorFlow模型
扩展
- TensorFlow Hub模型复用
- TensorFlow Datasets数据集载入

中文版手册：简单粗暴 TensorFlow 2.0 | A Concise Handbook of TensorFlow 2.0
github：snowkylin/tensorflow-handbook
TensorFlow 2.0是基于Keras和Eager Execution（即时运行）模式。

基础

安装和环境配置

pycharm

TensorFlow基础

TensorFlow模型建立与训练

模型（Model）与层（Layer）

多层感知机（MLP）

交叉熵（cross entropy）用来求目标与预测值之间的差距。

信息论

信息量

熵

相对熵（KL散度）
相对熵又称KL散度,如果我们对于同一个随机变量 x 有两个单独的概率分布 P(x) 和 Q(x)，我们可以使用 KL 散度（Kullback-Leibler (KL) divergence）来衡量这两个分布的差异。

交叉熵

机器学习中交叉熵的应用

单分类问题中的应用



多分类问题中的应用

卷积神经网络（CNN）

循环神经网络（RNN）

深度强化学习（DRL）

Keras Pipeline*

自定义层、损失函数和评估指标*

TensorFlow 常用模块

tf.train.Checkpoint：变量的保存与恢复

TensorBoard：训练过程可视化

Permission denied: ‘/tmp/.tensorboard-info/pid-30349.info’

tf.data：数据的构建与预处理

TFRecord：TensorFlow数据集存储格式

@tf.function：Graph Execution模式 *

tf.TensorArray：TensorFlow动态数组 *

tf.config：GPU的使用与分配 *

部署

TensorFlow模型导出

TensorFlow Serving

TensorFlow Lite

TensorFlow in JavaScript

大规模训练与加速

TensorFlow分布式训练

使用TPU训练TensorFlow模型

扩展

TensorFlow Hub模型复用

TensorFlow Datasets数据集载入

参考资料
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