内容详情：【第9章 Tensorflow模型保存与部署】 9-5_签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.mp4 9-4_签名函数转化为SavedModel.mp4 9-3_Keras模型转化为SavedModel.mp4 9-2_保存模型结构加参数与保存参数实战.mp4 9-1_课程引入与TFLite.mp4 【第8章 Tensorflow分布式】 8-9_分布式自定义流程实战.mp4 8-8_自定义流程实战.mp4 8-7_estimator分布式实战.mp4 8-6_keras分布式实战.mp4 8-5_分布式策略.mp4 8-4_GPU手动设置实战.mp4 8-3_内存增长和虚拟设备实战.mp4 8-2_GPU默认设置.mp4 8-1_课程引入与GPU设置.mp4 【第7章 循环神经网络】 7-9_LSTM长短期记忆网络.mp4 7-8_文本生成实战之采样生成文本.mp4 7-7_文本生成实战之构建模型.mp4 7-6_文本生成之数据处理.mp4 7-5_循环神经网络实战文本分类.mp4 7-4_序列式问题与循环神经网络.mp4 7-3_数据padding、模型构建与训练.mp4 7-2_数据集载入与构建词表索引.mp4 7-1_循环神经网络引入与embedding.mp4 7-10_LSTM文本分类与文本生成实战.mp4 【第6章 卷积神经网络】 6-9_Keras_generator读取数据.mp4 6-8_Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4 6-7_深度可分离卷积网络实战.mp4 6-6_深度可分离卷积网络.mp4 6-5_卷积神经网络实战.mp4 6-4_池化操作.mp4 6-3_卷积的计算.mp4 6-2_卷积解决的问题.mp4 6-1_卷积神经网络引入与总体结构.mp4 6-13_模型训练与预测.mp4 6-12_kera...等。
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