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TensorFlow-2.x-Tutorials

详解TensorFlow 2.0教程,掌握深度学习模型与应用

本教程详细介绍了TensorFlow 2.0的安装与基础操作,并包含线性回归、MNIST、CIFAR10等多个实战案例。通过配套的视频资源,帮助数据科学家和AI研究人员掌握TensorFlow 2.0在深度学习中的实际应用。

yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现,目标检测解决方案
GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重
该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3,提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能,支持GPU加速、eager模式和图模式训练,并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测,同时支持TF模型导出和Serving。
How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理
该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程,支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例,包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现,适合机器学习和NLP开发者参考。
thorough-pytorch - 从基础到进阶的PyTorch深度学习教程
GithubPyTorch开源项目数据科学机器学习深度学习课程
《深入浅出PyTorch》是一门完整的课程,适用于深度学习的学习者,内容从基础到进阶。包括PyTorch的安装、基础知识、主要模块、模型定义、进阶训练技巧、以及可视化技术等。课程通过实际案例和项目实战提高编程与实践能力。适合具备Python编程和机器学习基础的人,通过协作学习提高问题解决能力。
Tensorflow-Project-Template - 结合了简单性、文件夹结构的最佳实践和良好的 OOP 设计的简介深度学习项目模板
GithubOOP设计Tensorflow开源项目模板深度学习项目结构
一个设计简洁的深度学习项目模板,结合了简单性、良好的文件夹结构和优秀的OOP设计,帮助开发者更快地启动主要项目,专注于核心部分(如模型和训练)。模板封装了常见功能,使得开发者仅需更改核心内容即可轻松启动新的TensorFlow项目。主要组件包括模型、训练器、数据加载器和日志记录器,提供详细的使用示例和项目架构图。
Deep-Learning-Projects - Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南
GitHubGithubJupyter Notebook开源项目教程深度学习项目
Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库,以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程,涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会,有助于从理论到实践的学习过程。
introtodeeplearning - MIT开源深度学习课程,掌握云端实验技能
GPUGithubJupyter notebookMIT Introduction to Deep LearningPython开源项目谷歌Colaboratory
MIT的深度学习课程提供完整的代码和实验指导,帮助学习者自主完成实验。课程内容包括讲座视频、幻灯片及云端运行的Jupyter笔记本。实验在Google Colaboratory中运行,无需下载。课程使用mitdeeplearning Python包,简化编程过程。详细的实验提交说明和竞赛指南确保学习者掌握深度学习技能。
GAN-MNIST - TensorFlow实现的GAN模型生成MNIST手写数字图像
GANGithubMNISTTensorFlow图像生成开源项目深度学习
此项目展示了使用TensorFlow实现生成对抗网络(GAN)处理MNIST手写数字数据集。项目包含模型定义、训练脚本和图像处理工具,支持MNIST和CelebA人脸数据集。通过生成样本的可视化结果,展示了GAN生成逼真手写数字图像的能力。项目代码复现了Theano版本的实现,为开发者提供了学习和实践GAN技术的参考资源。
a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers - PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南
GithubPyTorchTransformer开源项目机器翻译注意力机制编码器-解码器架构
本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。
YouTube-Tutorials - 学习Python编程、Streamlit框架与AI自动化
AutomationBioinformaticsGithubMachine-LearningPythonYouTube-Tutorials开源项目
提供涵盖Python、Streamlit、机器学习、openAI、Google Sheets自动化、Pandas、生物信息学和chatGPT等主题的视频教程,助您掌握这些技术。最新内容包括构建AI SaaS产品、微服务开发以及GPT-4o模型应用。适合初学者和专业人士,从基础到高级编程与AI自动化都能学到。
recommenders - 利用TensorFlow构建推荐系统模型的库
GithubKerasTensorFlow Recommenders开源项目推荐系统数据准备模型训练
TensorFlow Recommenders 是一款利用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它涵盖了数据准备、模型构建、训练、评估和部署的完整工作流程,基于Keras,旨在为用户提供易学且灵活的体验,能够支持构建复杂模型。只需确保安装TensorFlow 2.x,并使用pip安装即可开始使用。详细的文档和教程能够帮助用户快速入门。
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