恭喜你！

Python 的 TensorFlow 入門

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

你學到了什麼

  • 第 1 章
    • 低階、基礎與進階操作
    • 基於圖的運算
    • 梯度計算與最佳化
  • 第 2 章
    • 資料載入與轉換
    • 預先定義與自訂損失函式
    • 線性模型與批次訓練
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你學到了什麼

  • 第 3 章
    • 稠密神經網路層
    • 激活函式
    • 最佳化演算法
    • 訓練神經網路
  • 第 4 章
    • Keras 中的神經網路
    • 訓練與驗證
    • Estimators API
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TensorFlow 擴充套件

  • TensorFlow Hub
    • 預訓練模型
    • 遷移學習

此圖為 TensorFlow Hub 搜尋結果中的模型截圖。

  • TensorFlow Probability
    • 更多統計機率分佈
    • 可訓練分佈
    • 擴充的最佳化器集合

此圖為套合機率分佈的直方圖。

1 Screenshot from https://tfhub.dev.
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TensorFlow 2.0

  • TensorFlow 2.0
    • eager_execution()
    • 更緊密的 keras 整合
    • Estimators
    • function()

此圖為 Estimators API 與較低階 API 的關係示意圖。

此圖為神經網路的示意圖。

此圖為 TensorFlow 中的靜態計算圖。

1 Screenshot taken from https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators
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