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深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战 - 于祥
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14.3 Anakin的使用方法

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2024-04-30 09:49:07
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
    • 为什么要写作本书
    • 本书的内容结构
    • 本书的目标读者
    • 配套资源
    • 作者简介
    • 致谢
  • 第1章 飞桨PaddlePaddle简介与AI Studio的使用
    • 1.1 飞桨PaddlePaddle简介
    • 1.2 飞桨PaddlePaddle的工具组件
    • 1.3 飞桨PaddlePaddle在百度内部支持的案例
    • 1.4 飞桨PaddlePaddle与TensorFlow的对比
    • 1.5 AI Studio简介
    • 1.6 在AI Studio中创建项目
    • 1.7 AI Studio单机项目概述
    • 1.8 Notebook环境使用说明
    • 1.9 AI Studio集群项目
    • 1.10 在线部署及预测
    • 1.11 NumPy常规操作及使用
  • 第2章 PaddlePaddle Fluid的环境搭建与安装
    • 2.1 在Linux系统中安装PaddlePaddle
    • 2.2 在Windows系统中安装PaddlePaddle
    • 2.3 在macOS系统中安装PaddlePaddle
  • 第3章 PaddlePaddle深度学习入门——在MNIST上进行手写数字识别
    • 3.1 引言
    • 3.2 模型概览
    • 3.3 数据介绍
    • 3.4 PaddlePaddle的程序配置过程
    • 3.5 构建训练过程
    • 3.6 应用模型
    • 3.7 小结
  • 第4章 PaddlePaddle设计思想与核心技术
    • 4.1 编译时与运行时的概念
    • 4.2 Fluid内部执行流程
    • 4.3 Program设计简介
    • 4.4 Block简介
    • 4.5 Block和Program的设计细节
    • 4.6 框架执行器设计思想
    • 4.7 示例
    • 4.8 LoD Tensor数据结构解读
    • 4.9 动态图机制——DyGraph
  • 第5章 独孤九剑——经典图像分类网络实现
    • 5.1 图像分类网络现状
    • 5.2 VGG16图像分类任务
    • 5.3 模块化设计GoogleNet
    • 5.4 Alexnet模型实现
    • 5.5 Resnet模型实现
    • 5.6 MobileNet V2模型实现
    • 5.7 ShuffleNet V2模型实现
  • 第6章 “天网”系统基础——目标检测
    • 6.1 目标检测简介
    • 6.2 对R-CNN系列算法的探索历史
    • 6.3 单步目标检测算法
    • 6.4 PyramidBox
  • 第7章 “天网”系统进阶——像素级物体分割
    • 7.1 物体分割简介
    • 7.2 语义分割与实例分割的关系
    • 7.3 语义分割
    • 7.4 实例分割
  • 第8章 从零开始了解NLP技术——word2vec
    • 8.1 初识NLP
    • 8.2 词向量简介
    • 8.3 如何得到词向量模型
    • 8.4 词向量模型概览
    • 8.5 通过PaddlePaddle训练CBOW模型
    • 8.6 小结
  • 第9章 feed流最懂你——个性化推荐
    • 9.1 引言
    • 9.2 推荐网络模型设计
    • 9.3 电影推荐实验
    • 9.4 小结
  • 第10章 让机器读懂你的心——情感分析技术
    • 10.1 情感分析及其作用
    • 10.2 模型设计
    • 10.3 情感分析实验
  • 第11章 NLP技术深入理解——语义角色标注
    • 11.1 引言
    • 11.2 模型概览
    • 11.3 使用PaddlePaddle实现SRL任务
    • 11.4 小结
  • 第12章 NLP技术的应用——机器翻译
    • 12.1 引言
    • 12.2 效果展示
    • 12.3 模型概览
    • 12.4 机器翻译实战
  • 第13章 PaddlePaddle移动端及嵌入式框架——Paddle-Mobile
    • 13.1 Paddle-Mobile简介
    • 13.2 Paddle-Mobile优化与适配
    • 13.3 移动端主体识别和分类
    • 13.4 编译与开发Paddle-Mobile平台库
    • 13.5 开发一个基于移动端深度学习框架的Android APP
    • 13.6 Paddle-Mobile设计思想
  • 第14章 百度开源高速推理引擎——Anakin
    • 14.1 Anakin架构与性能
    • 14.2 Anakin的特性
    • 14.3 Anakin的使用方法
    • 14.4 示例程序
  • 附录A TensorFlow与PaddlePaddle Fluid接口中常用层对照表
  • 附录B Caffe与PaddlePaddle Fluid接口中常用层对照表
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