课程大纲

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TensorFlow 基础知识

    创建、初始化、保存和恢复 TensorFlow 变量 进纸、读取和预加载 TensorFlow 数据 如何使用 TensorFlow 基础结构大规模训练模型 使用 TensorBoard 可视化和评估模型

TensorFlow 力学 101

    准备数据 下载 输入和占位符
构建图表 推理
  • 损失
  • 训练
  • 训练模型 图表
  • 会议
  • 火车环线
  • 评估模型 构建评估图
  • 评估输出
  • 高级用法
  • 线程和队列 分布式 TensorFlow 编写文档和共享模型 自定义数据读取器 使用 GPU 操作 TensorFlow 模型文件
  • TensorFlow 服务
  • 介绍 基本服务教程 高级服务教程 Serving Inception 模型教程

      SyntaxNet 入门

    从标准输入解析 注释语料库 配置 Python 脚本

      使用 SyntaxNet 构建 NLP 管道

    获取数据 词性标记 训练 SyntaxNet POS 标记器 使用 Tagger 进行预处理 依赖项解析:基于转换的解析 训练解析器步骤 1:本地预训练 训练解析器步骤 2:全局训练

      Word的向量表示

    动机:为什么要学习词嵌入? 通过噪声对比训练扩大规模 Skip-gram 模型 构建图形 训练模型 可视化学习的嵌入 评估嵌入:类比推理 优化实施

       

     

    要求

    python的工作知识

      35 小时
     

    人数


    开始

    完结


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Open Training Courses require 5+ participants.

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