配套代码
10-1 deblurmodel.py
10-10 prepro.py
10-11 train_a_sequence.py
10-12 train_model.py
10-2 训练deblur.py
10-3 使用deblur模型.py
10-4 mydataset.py
10-5 AttGANmodels.py
10-6 trainattgan.py
10-7 testattgan.py
10-8 RNNWGAN模型.py
10-9 mydataset.py
11-1 用梯度下降方法攻击PNASNet模型.py
11-2 用数据增强抗攻击.py
11-3 制造更有鲁棒性的对抗样本.py
11-4 mnist_blackbox.py
12-1 在线性回归模型中添加指定节点到检查点文件.py
12-2 使用源码分离方式二次训练.py
12-3 使用源码分离方式二次训练-扩展.py
12-4 将线性回归模型导出成为冻结图.py
12-5 导入冻结图并使用模型进行预测.py
12-6 用saved_model模块导出与导入模型文件.py
12-7 使用saved_model生成与载入带签名的模型.py
12-8 TF-Hub模型例子.py
12-9 将线性回归模型导出成为lite模型.py
13-1 支持远程调用的模型.py
13-2 grpc客户端.py
13-3 CameraExampleAppDelegate.m
13-4 Object_detection_usbcam.py
3-1 使用AI模型来识别图像.py
3-2 使用nasnet-mobile模型来识别图像.py
4-1 将模拟数据制作成内存对象数据集.py
4-10 将图片文件制作成Dataset数据集.py
4-11 将TFRecord文件制作成Dataset数据集.py
4-12 在动态图里读取Dataset数据集.py
4-13 在动态图里读取Dataset数据集_tf2版.py
4-14 在不同场景中应用数据集.py
4-2 带迭代的模拟数据集.py
4-3 将图片制作成内存对象数据集.py
4-4 将excel文件制作成内存对象数据集.py
4-5 将图片文件制作成tfRecord数据集.py
4-6 interleave例子.py
4-7 Dataset对象的操作方法.py
4-8 将内存数据转成DataSet数据集.py
4-9 from_tensor_slices的注意事项.py
5-1 mydataset.py
5-2 model.py
5-3 train.py
5-4 test.py
5-5 测试TF-Hub库中的mobilenet_v2模型.py
5-6 使用模型评估人物的年龄.py
6-1 使用静态图训练一个具有保存检查点功能的回归模型.py
6-10 tf_layers模型.py
6-11 keras回归模型.py
6-12 使用tf.keras预训练模型.py
6-13 在静态图中使用tf.keras.py
6-14 tfjs回归例子.html
6-15 使用估算器框架进行分布式训练.py
6-16 使用估算器框架进行分布式训练ps.py
6-17 使用估算器框架进行分布式训练chief.py
6-18 使用估算器框架进行分布式训练work.py
6-19 用ResNet识别桔子和苹果.py
6-2 使用动态图训练一个具有保存检查点功能的回归模型.py
6-20 在T2T框架中训练mnist.py
6-21 查看T2T模型及超参.py
6-22__tf2code.py
6-3 动态图另一种梯度方法.py
6-4 从动态图种获取变量.py
6-5 静态图中使用动态图.py
6-6 使用估算器框架训练一个回归模型.py
6-7 为估算器添加钩子.py
6-8 自定义hook.py
6-9 将估算器模型转为静态图模型.py
7-1 用wide and deep模型预测人口收入.py
7-10 电影推荐系统.py
7-11 用lattice预测收入.py
7-12 lattice结合dnn.py
7-13 preprocess.py
7-14 MKR.py
7-15 train.py
7-16 data_loader.py
7-2 用boosted_trees模型预测人口收入.py
7-3 使用feature_column处理连续值特征列.py
7-4 将连续值特征转成离散值特征.py
7-5 将离散文本特征列转化为one-hot编码与词向量.py
7-6 根据特征列生成交叉列.py
7-7 序列特征工程.py
7-8 聚类COCO数据集中的标注框.py
7-9 mnistkmeans.py
8-1 读取fasion-mnist 数据集.py
8-10 keras注意力机制模型.py
8-11 yolo_v3.py
8-12 使用YOLOV3模型进行实物检测.py
8-13 annotation.py
8-14 generator.py
8-15 box.py
8-16 darknet53.py
8-17 yolohead.py
8-18 yolov3.py
8-19 weights.py
8-2 Capsulemodel.py
8-20 yololoss.py
8-21 mainyolo.py
8-22 数据集验证.py
8-23 Mask_RCNN网络应用.py
8-24 mask_rcnn_model.py
8-25 mask_rcnn_utils.py
8-26 mask_rcnn_visualize.py
8-27 othernet.py
8-28 训练Mask_RCNN.py
8-29 mask_rcnn_model.py
8-3 使用胶囊网络识别黑白图中的服装图案.py
8-30 mask_rcnn_utils.py
8-31 othernet.py
8-32 mask_rcnn_visualize.py
8-4 capsnet_em.py
8-5 train_EM.py
8-6 NLP文本预处理.py
8-7 TextCnn模型.py
8-8 使用TextCnn模型进行文本分类.py
8-9 使用keras注意力机制模型分析评论者情绪.py
9-1 用RNN网络为女孩生成英文名字.py
9-10 cbhg.py
9-11 attention.py
9-12 TacotronDecoderwrapper.py
9-13 TacotronHelpers.py
9-14 TacotronDecoder.py
9-15 cn_dataset.py
9-16 tacotron.py
9-17 train.py
9-2 用动态图和tf_keras训练模型.py
9-3 利用Resnet进行样本预处理.py
9-4 用估算器实现带注意力机制的Seq2Seq模型.py
9-5 用估算器实现带注意力机制的Seq2Seq模型——手动对齐.py
9-6 预测飞机发动机的剩余使用寿命.py
9-7 用带有动态路由算法的RNN模型对新闻进行分类.py
9-8 时间序列问题.py
9-9 样本预处理.py
配套资源
第10章 配套资源
10-4 ATTGAN实现人脸编辑
data
img_align_celeba.zip
list_attr_celeba.txt
10-8 使用RNNGAN网络实现模拟生成恶意请求
no.rar
10-1 模糊图片变清晰.rar
lnonMnist(1.11版本之后).py
第11章 配套资源
cleverhans-master.rar
第12章 配套资源
第13章 配套资源
13-3 android_lite
tensorflow-for-poets-2-master.rar
13-5 树莓派玩转tensorflow
ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz
tensorflow-1.8.0-cp35-none-linux_armv7l.whl
13-4 在iOS手机上识别男女及活体检测.rar
第3章 配套资源
slim.rar
第3章 配套资源.rar
第4章 配套资源
第4章 配套资源.rar
第5章 配套资源
5-1 通过微调模型实现分辨男女
data.rar
tt2t.jpg
5-5 测试TF-Hub库中的mobilenet_v2模型
22.jpg
72.jpg
hy.jpg
IMBD-WIKI.rar
ps.jpg
retrain.py
tt2t.jpg
中文标签.csv
第6章 配套资源
6-12 使用tf.keras预训练模型.rar
6-19 用ResNet识别桔子和苹果.rar
6-20 在T2T框架中训练mnist.rar
6-21 使用自定义数据集进行翻译.rar
第7章 配套资源
第7章 配套资源.rar
第8章 配套资源
8-13 yolov3numbers
data
ann
1.xml
10.xml
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9.xml
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test
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5.png
6.png
8-6 使用TextCnn模型进行文本分类
__pycache__
8-4 NLP文本预处理.cpython-36.pyc
8-5 TextCnn模型.cpython-36.pyc
data_helpers.cpython-36.pyc
predata.cpython-36.pyc
text_cnn.cpython-36.pyc
data
rt-polaritydata
rt-polarity.neg
rt-polarity.pos
preprocessing
__pycache__
__init__.cpython-36.pyc
categorical.cpython-36.pyc
categorical_vocabulary.cpython-36.pyc
text.cpython-36.pyc
__init__.py
categorical.py
categorical_vocabulary.py
text.py
8-9 使用keras注意力机制模型分析评论者情绪
imdb.npz
imdb_word_index(1).json
fashion
t10k-images-idx3-ubyte.gz
t10k-labels-idx1-ubyte.gz
train-images-idx3-ubyte.gz
train-labels-idx1-ubyte.gz
8-11 使用YOLOV3进行实物检测.rar
cocos2014.rar
第9章 配套资源
9-2 用动态图和tf_keras训练模型
numpyfeature.rar
9-4 用估算器实现带注意力机制的seq2seq模型
9-4 用估算器实现带注意力机制的seq2seq模型.rar
9-6 预测飞机发动机的剩余使用寿命
JANetLSTMCell.py
PM_test.txt
PM_train.txt
PM_truth.txt
9-7 用带有动态路由算法的RNN模型对新闻进行分类
reuters.npz
reuters_word_index.json
9-8 时间序列问题.rar
9-9 用Tacotron模型合成中文语音.rar
number-of-daily-births-in-quebec.csv
女孩名字.txt
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