
会员
TensorFlow.NET实战
更新时间:2023-02-28 21:31:35 最新章节:封底
书籍简介
本书基于TensorFlow.NET框架,详细介绍了.NET平台下深度学习的基础原理和应用技术,不仅阐述了算法原理,还演示了实践代码和运行效果,其中完整示例主要采用的语言为C#和F#。全书分为3个部分:第一部分介绍了核心API的用法和基础示例,包括数据类型、张量、EagerMode、自动求导、线性回归、逻辑回归、tf.data、深度神经网络和AutoGraph机制,读者可以通过学习这一部分内容快速入门;第二部分重点演示了.NETKeras的用法,包括模型、网络层、常用API、模型搭建和模型训练,读者可以由此掌握主流的深度学习方法;第三部分主要是生产应用和案例实操,包括GPU环境搭建、自定义数据集训练、图像分类、目标检测、迁移学习、自然语言处理、生成对抗网络和F#应用案例,每个案例均有完整的代码。本书涵盖深度学习的方法和实践,主要面向在校大学生、生产技术人员和研究人员,适合具备.NET编程基础,希望通过.NET技术开发深度学习应用的读者阅读。
上架时间:2022-10-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
最新章节
最新上架
- 会员《ASP.NETCore从入门到精通》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例,详细介绍了进行ASP.NETCore应用开发应该掌握的各方面技术。全书分为4篇,共18章,包括ASP.NETCore入门、.NETCore环境搭建、.NETCore命令行工具及包管理、C#新语法、异步编程、LINQ编程、.NETCore核心组件、ASP.NETCoreWeb应用、Razor与A计算机11.6万字
- 会员《JavaScript从入门到精通(第5版)》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例,详细介绍了使用JavaScript语言进行程序开发需要掌握的各方面技术。全书分为4篇,共24章,内容包括初识JavaScript、JavaScript基础、流程控制语句、函数、对象、数组与集合、String对象、正则表达式、异常处理与程序调试、JavaScript高级编程、事件处理、Doc计算机14万字
- 会员本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验,侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流,异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中,本书将根据MindSpore的自身特点,在各个章节突出讨论M计算机19.7万字
- 会员《Vue3移动Web开发与性能调优实战》旨在向读者介绍如何使用Vue3和其他现代Web技术创建高性能的移动Web应用程序。《Vue3移动Web开发与性能调优实战》不仅详细介绍有关移动Web和Vue3的技术知识,包括HTML5、CSS3、Vue全家桶、构建工具Vite、移动Web屏幕适配等,并讲解如何使用这些技术来创建快速、可靠和可扩展的应用程序,还深入探讨各种性能优化技术,并向读者展示如何计算机14.6万字
- 会员《C++从入门到精通(第6版)》从初学者角度出发,以通俗易懂的语言和丰富多彩的实例,详细讲解了C++程序开发需要掌握的知识。本书分为4篇共19章:第1篇是基础知识,包括绪论,数据类型,运算符与表达式,条件判断语句,循环语句,函数,数组、指针和引用,以及构造数据类型;第2篇是面向对象,包括面向对象编程,类和对象,以及继承与派生;第3篇是高级应用,包括模板、标准模板库、RTTI与异常处理、程序调试、文计算机14.7万字
- 会员本书共分为11章,将从源码角度入手,由浅入深分析Vue3框架的核心逻辑。首先通过极简demo引出Vue3框架核心思想,其次结合源码分析Vue3框架核心逻辑的实现原理,最后介绍Vue3框架常用命令、组件等底层实现逻辑。帮助读者深入理解Vue3框架的内部实现原理与运行逻辑,理解Vue3框架语法,揭开藏在表面的内容,让开发者能知其然还能知其所以然。本书面向有Vue开发经验和熟悉框架开发的前端计算机6.5万字
- 会员本书介绍了Docker和Kubernetes的相关知识,可以帮助读者快速了解并熟练配置Kubernetes。本书共分为16章。首先介绍了Docker基础和Docker进阶;然后介绍了Kubernetes的基础操作,包括部署Kubernetes集群、升级Kubernetes、创建及管理Pod等;之后重点介绍了存储管理、密码管理、Deployment、DaemonSet及其他控制器、探针、Job、服务计算机8.6万字
- 会员《细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰,采用理论描述加代码实践的思路,详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇,共16章。第一篇为基础知识,主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容;第二篇为高级应用,主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对计算机11.1万字