課程簡介

開始

  • 設置和安裝

TensorFlow 基本資訊

  • 創建、初始化、保存和恢復 TensorFlow 變數
  • 饋送、讀取和預載入 TensorFlow 數據
  • 如何使用 TensorFlow 基礎設施大規模訓練模型
  • 使用 TensorBoard 視覺化和評估模型

TensorFlow 力學 101

  • 準備數據
    • 下載
    • 輸入和佔位元
  • 構建圖形
    • 推理
    • 損失
    • 訓練
  • 訓練模型
    • 圖表
    • 會議
    • 火車環線
  • 評估模型
    • 構建 Eval Graph
    • Eval 輸出

高級用法

  • 線程和佇列
  • 分散式 TensorFlow
  • 編寫 Documentation 並共用模型
  • 自定義 Data Reader
  • 使用 GPUs
  • 操作 TensorFlow 模型檔

TensorFlow 份量

  • 介紹
  • 基本服務教程
  • 高級服務教程
  • Serving Inception 模型教程

SyntaxNet 入門

  • 從標準輸入解析
  • 對語料庫進行註釋
  • 配置 Python 腳本

使用 SyntaxNet 構建 NLP 管道

  • 獲取數據
  • 詞性標記
  • 訓練 SyntaxNet POS 標記器
  • 使用 Tagger 進行預處理
  • 依賴關係解析:基於轉換的解析
  • 訓練解析器步驟 1:本地預訓練
  • 訓練解析器步驟 2:全域訓練

Words 的向量表示

  • 動機:為什麼要學習單詞嵌入?
  • 使用 Noise-Contrastive Training 進行擴展
  • Skip-gram 模型
  • 構建圖形
  • 訓練模型
  • 可視化學習的嵌入
  • 評估嵌入:類比推理
  • 優化實施

最低要求

python的工作知識

 35 時間:

客戶評論 (3)

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