34 花卉识别
4.1万播放 简介
如果您是一名软件开发人员，想要构建机器学习驱动的算法，那么您需要了解如何使用 TensorFlow 进行开发。本课程旨在指导刚接触机器学习的开发者顺利完成其机器学习之旅的起始学习阶段，帮助您快速掌握机器学习的基础知识，并在课程的引导下通过 TensorFlow 进行深度学习。完成此部分学习后，您将掌握到： 使用TensorFlow建立和训练神经网络 在训练网络识别真实图像时，使用卷积提高网络性能 用自然语言处理系统教会机器理解、分析和回应人类的言语 处理文本，以句子为载体训练模型，训练模型创造出原创诗句！ TensorFlow Lite TensorFlow JS
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06:04
32 模型保存与加载-checkpoint&SavedModel&HDF5
10:36
31 服装图像识别-使用tf.keras搭建与训练模型
13:14
39 卷积神经网络的结构2(卷积运算,填充,步长)
07:11
40 卷积神经网络的结构3(多输入通道和多输出通道,池化层)
07:38
38 卷积神经网络的结构1(感受野,参数共享,池化层)
04:59
41 TensorFlow对卷积神经网络的支持
08:32
47 经典卷积网络-ResNet（1）
06:48
48 经典卷积网络-ResNet（2）
06:12
53 电影评论分类3-SimpleRNN
08:42
59 TensorFlow.js预测汽车油耗效率-1
05:48
60 TensorFlow.js 预测汽车油耗效率-2
04:47
61 TensorFlow.js 手写数字识别-2
10:00
62 TensorFlow.js 手写数字识别-1
06:00
56 认识TensorFlow.js-1
06:01
58 TensorFlow.js框架(模型与内存管理）
15:57
67 TensorFlow Lite实现花卉识别-2
09:36
66 TensorFlow Lite实现花卉识别-1
08:42
65 TensorFlow Lite开发工作流程
10:24
64 TensorFlow Lite体系结构
11:24
63 认识TensorFlow Lite
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