課程簡介

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    設置和安裝

TensorFlow 基礎知識

    創建、初始化、保存和恢復 TensorFlow 變數 進紙、讀取和預載入 TensorFlow 數據 如何使用 TensorFlow 基礎結構大規模訓練模型 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
構建圖表 推理
  • 損失
  • 訓練
  • 訓練模型 圖表
  • 會議
  • 火車環線
  • 評估模型 構建評估圖
  • 評估輸出
  • 高級用法
  • 線程和佇列 分散式 TensorFlow 編寫文檔和共用模型 自訂數據讀取器 使用 GPU 操作 TensorFlow 模型檔
  • TensorFlow 服務
  • 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 註釋語料庫 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 依賴項解析: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

      Word的向量表示

    動機:為什麼要學習詞嵌入? 通過雜訊對比訓練擴大規模 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:
     

    人數


    開始於

    結束於


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

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