思维导图备注

PaddlePaddle Fluid 深度学习入门与实战 - 潘志宏，王培彬
首页 收藏书籍 阅读记录
  • 书签 我的书签
  • 添加书签 添加书签 移除书签 移除书签

1.4 Python的安装

浏览 1 扫码
  • 小字体
  • 中字体
  • 大字体
2024-04-30 07:26:14
请 登录 再阅读
上一篇:
下一篇:
  • 书签
  • 添加书签 移除书签
  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 资源与支持
  • 第1章 PaddlePaddle深度学习开发环境的搭建
    • 1.1 深度学习与PaddlePaddle
    • 1.2 PaddlePaddle能做些什么
    • 1.3 如何学习本书
    • 1.4 Python的安装
    • 1.5 本地安装PaddlePaddle
    • 1.6 PyCharm的使用
    • 1.7 AI Studio平台的使用
    • 1.8 本章小结
  • 第2章 PaddlePaddle快速入门
    • 2.1 两个小实例让PaddlePaddle跑起来
    • 2.2 PaddlePaddle常量的使用
    • 2.3 PaddlePaddle变量的使用
    • 2.4 本章小结
  • 第3章 PaddlePaddle的HelloWorld——线性回归算法
    • 3.1 迈入PaddlePaddle实战第一站
    • 3.2 PaddlePaddle深度学习实战——线性回归算法
    • 3.3 本章小结
  • 第4章 卷积神经网络实战——MNIST手写数字识别
    • 4.1 图像识别之卷积神经网络模型
    • 4.2 PaddlePaddle CNN模型实战——MNIST手写数字识别
    • 4.3 本章小结
  • 第5章 循环神经网络实战——电影评论数据集的情感分析
    • 5.1 自然语言处理之循环神经网络模型
    • 5.2 PaddlePaddle搭建情感分析项目RNN模型
    • 5.3 利用电影评论数据集对RNN模型进行验证
    • 5.4 本章小结
  • 第6章 生成对抗网络实战——增强数据集
    • 6.1 生成对抗网络
    • 6.2 GAN增强数据集实战——训练GAN模型
    • 6.3 本章小结
  • 第7章 强化学习实战——在游戏反馈中变得更聪明
    • 7.1 强化学习简介
    • 7.2 项目测试游戏Gym的简介
    • 7.3 训练DQN模型——让DQN模型在游戏中不断学习并获得高分
    • 7.4 本章小结
  • 第8章 PaddlePaddle模型的保存与使用
    • 8.1 深度学习模型的保存与使用
    • 8.2 训练模型
    • 8.3 加载训练模型
    • 8.4 保存训练模型
    • 8.5 使用模型进行预测
    • 8.6 本章小结
  • 第9章 迁移学习实战——花卉类型识别
    • 9.1 迁移学习简介
    • 9.2 迁移学习应用场景分析
    • 9.3 花卉类型识别项目实战——训练模型
    • 9.4 花卉类型识别项目实战——验证模型
    • 9.5 本章小结
  • 第10章 PaddlePaddle可视化工具Visual DL的使用
    • 10.1 可视化工具的重要性
    • 10.2 PaddlePaddle Visual DL的介绍
    • 10.3 PaddlePaddle Visual DL的安装
    • 10.4 Visual DL的简单用法
    • 10.5 模型训练中使用Visual DL
    • 10.6 本章小结
  • 第11章 自定义图像数据集识别项目实战——水果识别
    • 11.1 自定义数据集
    • 11.2 项目图像数据集的爬取
    • 11.3 为图像数据集生成图像列表
    • 11.4 定义神经网络模型
    • 11.5 PaddlePaddle读取训练数据
    • 11.6 训练模型
    • 11.7 预测模型
    • 11.8 本章小结
  • 第12章 自定义文本数据集分类项目实战——新闻标题分类
    • 12.1 自定义文本数据集
    • 12.2 新闻标题分类实战——获取文本数据集
    • 12.3 对爬取数据进行预处理和存储
    • 12.4 定义BiLSTM模型
    • 12.5 读取文本数据集
    • 12.6 训练模型
    • 12.7 预测文本数据
    • 12.8 本章小结
  • 第13章 PaddlePaddle动态图的使用
    • 13.1 PaddlePaddle动态图机制
    • 13.2 搭建动态图模型
    • 13.3 训练动态图模型
    • 13.4 预测模型
    • 13.5 本章小结
  • 第14章 开发具有AI能力的服务器接口
    • 14.1 具有AI能力的服务器接口
    • 14.2 Python Web开发框架Flask简介
    • 14.3 PaddlePaddle预测服务器接口
    • 14.4 本章小结
  • 第15章 移动端深度学习框架Paddle Lite的项目实战——水果识别App
    • 15.1 Paddle Lite简介
    • 15.2 安装Paddle Lite
    • 15.3 优化移动端的深度学习模型
    • 15.4 Android水果识别App的开发
    • 15.5 本章小结
暂无相关搜索结果！
    展开/收起文章目录

    二维码

    手机扫一扫，轻松掌上学

    《PaddlePaddle Fluid 深度学习入门与实战 - 潘志宏，王培彬》电子书下载

    请下载您需要的格式的电子书，随时随地，享受学习的乐趣！
    EPUB 电子书

    书签列表

      阅读记录

      阅读进度: 0.00% ( 0/0 ) 重置阅读进度