Dive into DL TensorFlow2.0
tensorflow2.0
このプロジェクトは、元の本「Hand-on Deep Learning」のMXNETコードの実装をTensorflow2に変更します。 Archersamaの家庭教師がLi Mu Mu教師に相談した後、このプロジェクトの実施はLi Mu Mu教師によって承認されました。オリジナルの本の著者：アストン・チャン、リー・ムー、ザカリー・C・リプトン、アレクサンダー・J・スモーラ、その他のコミュニティ貢献者、github住所：https：//github.com/d2l-ai/d2l-zh
この本の中国語版と英語版にはいくつかの違いがあります。このプロジェクトは、主にこの本の中国語版のTensorflow2をリファクタリングします。さらに、このプロジェクトでは、この本の中国語版でPytorchをリファクタリングするプロジェクトDive-into-dl-pytorchにも言及しています。ここでありがとう。
10章に更新され、継続的に更新されています。 。 。
このリポジトリには、主にコードとドキュメントの2つのフォルダーが含まれています（さらに、一部のデータはデータに保存されています）。コードフォルダーは、各章に関連するJupyterノートブックコードです（Tensorflow2に基づく）。 Docsフォルダーは、「Hand-on Deep Learning」ブックのマークダウン形式の関連コンテンツであり、Docsifyを使用してWebドキュメントをGitHubページに展開します。元の本はMXNETフレームワークを使用しているため、ドキュメントのコンテンツは元の本とはわずかに異なる場合がありますが、全体的なコンテンツは同じです。このプロジェクトまたは問題への貢献は大歓迎です。
このプロジェクトは、深い学習に関心のある子供の靴、特に深い学習にTensorflow2を使用したい人の靴を対象としています。このプロジェクトでは、深い学習や機械学習に関する背景知識を持つ必要はありません。基本的な線形代数、差動と確率、基本的なPythonプログラミングなど、基本的な数学とプログラミングを理解するだけです。
このリポジトリにはいくつかのラテックス式が含まれていますが、GithubのMarkdownネイティブはフォーミュラディスプレイをサポートしておらず、Docsフォルダーはdocsifyを使用してGithubページに展開されているため、ドキュメントを表示する最も簡単な方法は、このプロジェクトのWebバージョンに直接アクセスすることです。もちろん、関連するコードを実行する場合でも、プロジェクトをクローンしてから、コードフォルダーで関連するコードを実行する必要があります。
ドキュメントにローカルにアクセスして、最初にdocsify-cliツールをインストールすることもできます。
npm i docsify-cli -g次に、プロジェクトをローカルにクローンします。
git clone https://github.com/TrickyGo/Dive-into-DL-TensorFlow2.0
cd Dive-into-DL-TensorFlow2.0次に、ローカルサーバーを実行して、 http://localhost:3000でドキュメントWebレンダリング効果に簡単にアクセスできるようにします。
docsify serve docsアルケサマ （リーダー） | Trickygo | ソードフェイス | shusentang | liangqingyuan |
継続的に更新されました...
中国語版：手で深い学習を学ぶ| GitHubリポジトリ
英語版：深い学習に飛び込みます| Github Repo
このプロジェクトを研究で使用した場合は、元の本を引用してください。
@book{zhang2019dive,
title={Dive into Deep Learning},
author={Aston Zhang and Zachary C. Lipton and Mu Li and Alexander J. Smola},
note={url{http://www.d2l.ai}},
year={2019}
}
