Schița de curs

Noțiuni de bază

    Configurare și instalare

TensorFlow Elemente de bază

    Crearea, inițializarea, salvarea și restaurarea TensorFlow variabilelor Alimentarea, citirea și preîncărcarea TensorFlow date Cum se utilizează TensorFlow infrastructura pentru a antrena modele la scară Vizualizarea și evaluarea modelelor cu TensorBoard

TensorFlow Mecanica 101

    Pregătiți intrările și substituenții pentru descărcarea datelor
Construiți inferența grafică
  • Pierderi
  • Instruire
  • Antrenează modelul Graficul
  • Sesiunea
  • Bucla de tren
  • Evaluați modelul Construiți graficul de evaluare
  • Ieșire de evaluare
  • Utilizare avansată
  • Threading și cozi distribuite TensorFlow Scrierea documentației și partajarea modelului dvs. Personalizarea cititoarelor de date Folosind GPU Manipularea TensorFlow Fișierele model
  • TensorFlow Servire
  • Introducere Tutorial de bază de servire Tutorial avansat de servire Tutorial model de inițiere a servirii

      Noțiuni introductive cu SyntaxNet

    Analizarea din intrarea standard Adnotarea unui corpus Configurarea Python scripturilor

      Construirea unei conducte NLP cu SyntaxNet

    Obținerea etichetării date din partea de vorbire Antrenamentul SyntaxNet POS Preprocesarea etichetării cu etichetatorul Analizarea dependenței de etichetare: Analiza bazată pe tranziție Formarea unui analizator Pasul 1: Preinstruirea locală Formarea unui analizator Pasul 2: Instruirea globală

      Reprezentări vectoriale ale Words

    Motivație: de ce să înveți încorporarea cuvintelor? Creșterea cu antrenament contrastant cu zgomot Modelul Skip-gram Construirea graficului Antrenarea modelului Vizualizarea înglobărilor învățate Evaluarea înglobărilor: raționament analogic Optimizarea implementării

       

     

    Cerințe

    Cunoștințe de lucru de python

      35 ore
     

    Mărturii (3)

    Cursuri înrudite

    Categorii înrudite