TensorFlow 2.0 / TF2.0 入門教程實戰案例

whataa 發布于2019-07-31 10:36 / 1537人閱讀

摘要：七強化學習玩轉介紹了使用創建來玩游戲將連續的狀態離散化。包括輸入輸出獨熱編碼與損失函數，以及正確率的驗證。

用最白話的語言，講解機器學習、神經網絡與深度學習
示例基于 TensorFlow 1.4 和 TensorFlow 2.0 實現

中文文檔

TensorFlow 2 / 2.0 官方文檔中文版

知乎專欄

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OpenAI gym

TensorFlow 2.0 (九) - 強化學習70行代碼實戰 Policy Gradient

Github - gym/CartPole-v0-policy-gradient

介紹了策略梯度算法(Policy Gradient)來玩 CartPole-v0

TensorFlow 2.0 (八) - 強化學習 DQN 玩轉 gym Mountain Car

Github - gym/MountainCar-v0-dqn

介紹了DQN(Deep Q-Learning)來玩MountainCar-v0游戲

Q-Table用神經網絡來代替。

TensorFlow 2.0 (七) - 強化學習 Q-Learning 玩轉 OpenAI gym

Github - gym/MountainCar-v0-q-learning

介紹了使用Q-Learning(創建Q-Table)來玩MountainCar-v0游戲

將連續的狀態離散化。

TensorFlow 2.0 (六) - 監督學習玩轉 OpenAI gym game

Github - gym/CartPole-v0-nn

介紹了使用純監督學習(神經網絡)來玩CartPole-v0游戲

使用TensorFlow 2.0

mnist

TensorFlow 2.0 (五) - mnist手寫數字識別(CNN卷積神經網絡)

Github - v4_cnn

介紹了如何搭建CNN網絡，準確率達到0.99

使用TensorFlow 2.0

TensorFlow入門(四) - mnist手寫數字識別(制作h5py訓練集)

Github - make_data_set

介紹了如何使用 numpy 制作 npy 格式的數據集

介紹了如何使用 h5py 制作 HDF5 格式的數據集

TensorFlow入門(三) - mnist手寫數字識別(可視化訓練)

Github - mnist/v3

介紹了tensorboard的簡單用法，包括標量圖、直方圖以及網絡結構圖

TensorFlow入門(二) - mnist手寫數字識別(模型保存加載)

Github - mnist/v2

介紹了 TensorFlow 中如何保存訓練好的模型

介紹了如何從某一個模型為起點繼續訓練

介紹了模型如何加載使用，傳入真實的圖片如何識別

TensorFlow入門(一) - mnist手寫數字識別(網絡搭建)

Github - mnist/v1

這篇博客介紹了使用 TensorFlow 搭建最簡單的神經網絡。

包括輸入輸出、獨熱編碼與損失函數，以及正確率的驗證。

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_Zhao 2023-04-26 03:03 評論0 收藏400
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摘要：貢獻者飛龍版本最近總是有人問我，把這些資料看完一遍要用多長時間，如果你一本書一本書看的話，的確要用很長時間。為了方便大家，我就把每本書的章節拆開，再按照知識點合并，手動整理了這個知識樹。 Special Sponsors showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018907426?w=1760&h=200); 貢獻者：飛龍版...

劉厚水 2019-06-26 19:00 評論0 收藏0