前言
此博文基于TF2.0
一、新手入门 1.1、介绍 1.2、安装 1.3、基本概念及用法 1.4、1.x与2.x的区别1.4.1、TensorFlow 的 Eager Execution 模式
二、Keras 2.1、Keras快速入门 2.2、The Functional API 2.3、训练和评估模型 2.4、自定义层和模型 2.5、保存和序列化模型 2.6、过拟合与欠拟合 三、深度学习实践 3.1、基本图像分类 3.1.1、基础CNN 3.1.2、图像分类–猫与狗 3.2、基本文本分类 3.2.1、词嵌入 3.2.2、使用RNN进行文本分类 3.3、回归–预测燃油率 四、结构化数据 4.1、使用结构化特征数据进行分类 4.2、不平衡数据的分类 4.3、时间序列预测
