Deep Learning with TensorFlow

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• （可選）配備支援 CUDA 8.0 和 cuDNN 5.1 的 NVIDIA GPU 筆記型電腦，並安裝了 64 位 Linux

TensorFlow是Go ogle Deep Learning開源軟件庫的第二代API。該系統旨在促進機器學習的研究，並使其從研究原型到生產系統的快速和輕鬆過渡。

聽眾

本課程面向希望將TensorFlow用於Deep Learning項目的工程師

完成本課程後，代表們將：

• 了解TensorFlow的結構和部署機制
• 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
• 能夠實現高級生產，如培訓模型，構建圖形和記錄

Machine Learning 和遞歸 Neural Networks （RNN） 基礎知識

• NN 和 RNN
• 回溯
• 長短期記憶 （LSTM）

TensorFlow 基本資訊

• 創建、初始化、保存和恢復 TensorFlow 變數
• 饋送、讀取和預載入 TensorFlow 數據
• 如何使用 TensorFlow 基礎設施大規模訓練模型
• 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
• 構建圖形
  • 推理
  • 損失
  • 訓練
• 訓練模型
  • 圖表
  • 會議
  • 火車環線
• 評估模型
  • 構建 Eval Graph
  • Eval 輸出

高級用法

• 線程和佇列
• 分散式 TensorFlow
• 編寫 Documentation 並共用模型
• 自定義 Data Reader
• 使用 GPUs¹
• 操作 TensorFlow 模型檔

TensorFlow 份量

• 介紹
• 基本服務教程
• 高級服務教程
• Serving Inception 模型教程

¹ 「高級用法」主題「使用 GPUs」不作為遠端課程的一部分提供。此模組可以在課堂課程期間提供，但必須事先達成協議，並且前提是培訓師和所有參與者都擁有安裝了 64 位 Linux 支援的 NVIDIA GPU 的筆記型電腦（不是由 NobleProg 提供）。NobleProg 無法保證具有所需硬體的教練的可用性。