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