TensorFlow速查手册--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

理解TensorFlow模型模式和ML工作流中的很好实践。
使用代码段作为构建TensorFlow模型和工作流的模板。
通过集成TensorFlowHub中的预建模型节省开发时间。
使用加速器集群（如GPU或TPU）充分利用分布式训练。
对数据摄取、训练模型、模型保存和推理做出明智的设计选择。

作者简介

KC.董 KC Tung 是微软的云解决方案架构师，擅长在企业云架构中设计和交付机器学习和AI 解决方案。他帮助企业客户使用用例驱动的架构，在云中完成 AI/ML 模型开发和部署，以及选择最Z适合其需求的技术和集成方案。他是微软认证的人工智能工程师和数据工程师，拥有得克萨斯大学西南医学院的分子生物物理学博士学位。

前言
第1章TensorFlow2简介
1.1TensorFlow2的改进
1.1.1KeraSAPI
1.1.2TensorFlow中的可重用模型
1.2简化常用操作
1.2.1开源数据
1.2.2使用分布式数据集
1.2.3数据流式处理
1.2.4数据工程
1.2.5迁移学习
1.2.6模型风格
1.2.7监视训练过程
1.2.8分布式训练
1.2.9提供TensorFlow模型服务
1.2.10改善训练体验
1.3总结
第2章数据存储和摄取
2.1使用Python生成器流式处理数据
2.2使用生成器流式处理文件内容
2.3JSON数据结构
2.4建立文件名模式
2.5将一个CSV文件划分为多个CSV文件
2.6使用tf.io创建文件模式对象
2.7创建流式数据集对象
2.8流式处理CSV数据集
2.9组织图像数据
2.10使用TensorFlow图像生成器
2.11流式处理交叉验证图像
2.12查看调整大小后的图像
2.13总结
……

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