멋진 Tensorflow 2?
멋진 Tensorflow V2 튜토리얼, 블로그 및 프로젝트의 선별 된 목록.

내용물 ?
- Tensorflow V2의 장점은 무엇입니까?
- 공식 사이트
- 튜토리얼
- 샘플 코드/프로젝트
- 일반적인
- 특정 모델/작업 (GAN, RL, NLP 등 ...)
- 비디오
- Tensorflow World 2019
- DevSummit 2019
- Google I/O 2019
- 텐서 플로우 유튜브 채널
- 강의
- 다른
- 블로그 게시물
- 다른
- 파이썬 휠
- 도구
- #PoweredBytf 2.0 도전
- 서적
Tensorflow V2의 장점은 무엇입니까? ?
- Tensorflow 2는 간단한 실행, 직관적 인 고급 API 및 모든 플랫폼의 유연한 모델 구축과 같은 업데이트를 통해 단순성 및 사용 편의성에 중점을 둡니다.
- Tensorflow 2에는 텐서 플로우 사용자의 생산성을 높이기 위해 여러 가지 변화가 있습니다. Tensorflow 2는 중복 API를 제거하고 API를보다 일관성있게 만들고 (통합 RNN, 통합 최적화기), 열망하는 실행과 함께 Python 런타임과 더 잘 통합됩니다.
더 많은 정보는 여기에 있습니다.
Tensorflow 2.3을 사용할 수 있습니다! ?

Tensrflow 버전 <1.x> 의 경우 JTOY가 만든이 멋진 컬렉션을 참조하십시오.

공식 사이트?
- 텐서 플로 2.2
- 설치 (CUDA 필요 10.1 및 CUDNN = 7.6)
- exply_tf2
- 빠른 시작
- 업그레이드 가이드
- 로드맵
- FAQ
- 블로그
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튜토리얼? ?
- Tensorflow 튜토리얼

- 공식 튜토리얼

- Tensorflow 2 및 Keras 코스의 딥 러닝

- Tensorflow-2.x-tutorials

- Tensorflow2_tutorials_chinese

- Tensorflow2.0 기본에서 하드까지 튜토리얼

- Tensorflow2.0_eger_execution_tutorials

- Tensorflow 2.0 및 Keras : 새로운 것, 공유 된 것, 다른 것

- Ian Goodfellows 딥 러닝 북을위한 Tensorflow 2.0의 실습 연습

- 딥 러닝 충돌 코스-(S9)

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샘플 코드 / 프로젝트 projects️ ??
일반적인 ?
- Tensorflow-2.0 빠른 시작 가이드
- Tensorflow 2.0으로 돈을 버십시오
- TF2에 실용적인 소개
- Tensorflow2.0 예
- Tensorflow 2.X (& keras)와 딥 러닝
- Tensorflow 2 Machine Learning Cookbook, Packt에서 출판
- Tensorflow와 컴퓨터 비전에 대한 손
- 텐서 플로우 -2.0 (PacktPub)과의 깊이 가슴 앨리 리더 구현
- 깊은 네트워크에서 숨겨진 변화의 요인을 발견합니다
- 모바일 장치에서 TensorFlow 2를 실행하는 튜토리얼 : Android, iOS 및 브라우저
- Tensorflow2.x 기본부터 하드까지 예제
- 딥 러닝-텐서 플로우 -2.0-in-7 단계-[Packt]
- 텐서 플로우 2.0- 깊은 러닝-백화물 [Packt]
- Tensorflow 2.0 : 새로운 Tensorflow -Udemy Course에 대한 완전한 가이드
- TF.KERAS 모델에 대한 해석 방법 2.0
- AISPACE : 딥 러닝 모델 개발 및 Tensorflow 2.0 배포를위한 더 나은 관행
- Tensorflow 2.x에서 다중 유사성 손실 재 구현
- Tensorflow 2 및 Keras와의 딥 러닝 -2 판 Packtpub
- TF2의 그래프 신경망 (TensorFlow 2 라이브러리 구현 그래프 신경망 구현 Microsoft)
- SARUS TF2 모델 - 깨끗하고 재사용하기 쉬운, 텐서 플로우 2 코드 (일반 autoencoder, vae, vq -vae, pixelcnn, gated pixelcnn, pixelcnn ++, pixelsnail, 조건부 신경 과정)로 구현 된 최근 생성 모델의 긴 목록.
- Tensorflow 2 Manning의 행동 - 코드 저장소 - Manning의 Tensorflow 2의 모든 장의 연습
- Activeloop Hub- Pytorch/Tensorflow 용 버전 제어로 데이터 세트를 저장, 액세스 및 관리하는 가장 빠른 방법입니다. 로컬 또는 클라우드에서 작동합니다. 확장 가능한 데이터 파이프 라인.
- 생성 TF-APP- 환경 관리, 라인 및 로깅을 덮는 텐서 플로우를위한 프로젝트 빌더 명령 줄 도구.
특정 모델/작업 (GAN, RL, NLP 등 ...)
강화 학습?
- Tensorflow 2.0을 사용한 강화 학습을 사용하여 슈퍼 마리오 게임 플레이
- Tensorflow2.0 강화 학습 라이브러리! (TF2RL)
- 확장 가능하고 효율적인 딥 RL
- Tensorflow 2.0을 사용한 깊은 강화 학습
- Tensorflow2.0에서 구현 된 정책 그라디언트
- TF2 PPO ATARI
간?
- 텐서 플로의 생성 모델 2
- Cyclegan-Tensorflow-2
- 만화
- 간 - 텐서 플로우 2
- Fast-Srgan (단일 이미지 Super Resolution Gan)
- 강화 된 수퍼 해상도 생성 적대 네트워크
NLP?
- 변압기 : Tensorflow 2.0 및 Pytorch의 최신 자연 언어 처리
- 인과-베르트의 텐서 플로 2 구현
- 텐서 플로에서 효과적인 NLP 2
- 주의 기반 신경 기계 번역에 대한 효과적인 접근법
- 텐서 플로에서의 버트 2
- Keras Tensorflow 2.0 Bert, Albert 및 Adapter-Bert의 구현
물체 감지
- mobilenet_v3
- Yolo V3
- 텐서 플로우 2.0을 사용한 텐서 플로우 물체 감지
- 텐서 플로우 2.x를 사용한 Yolo V4
- Yolo V3 Tensorflow Lite iOS GPU 가속도
- Yolo V4의 간단한 tf.keras 구현
다른 ?
- 일부 기본 CNNS (Mobilenetv1/V2/V3, EngicitialNet, Resnext, InceptionV4, InceptionResnetv1/V2, Senet, Squeezenet, Densenet, Shufflenetv2, Resnet)의 Tensorflow2 구현. <==
- Tensorflow 2.0을 사용한 위험 패리티 포트폴리오의 빠르고 확장 가능한 설계
- Tensorflow 2.0 실시간 다중 개인 자세 추정
- Tensorflow 2.0의 Imagenet에서 Resnet을 기차하십시오
- TensowFlow2.0에서 CBAM (CONVELUCTAL BLOCK ANTERED MODULE) 구현
- Arcface : 깊은 얼굴 인식을위한 부가 적 각 마진 손실
- Pointnet ++ 모듈은 텐서 플로우 2 keras 층으로 구현되었습니다
- edward2 => Numpy 또는 Tensorflow의 경량 확률 프로그래밍 언어
- 텐서 플로 2.0의주의 OCR
- Tensorflow 2.0을 사용한 HTR (필기 텍스트 인식) 구현
- Tensorflow 2의 일부 최신 소수의 샷 학습 알고리즘
- Tensorflow2 질문 응답 (Kaggle)
- Tensorflow 2.0 예제
- Tensorflow 2.0을 사용한 iOS 및 Android에 대한 단일 포즈 추정
- 음성 인식
- 음악 변압기
- Tensorflow 2.0을 사용하여 구현 된 HTR (Handritten Text Recognition) 시스템
- Tensorflow 2.0을 가진 메타 학습 프레임 워크
- Tensorflow 2.x에 대한 간단한 템플릿
- shortest_triplet_network_with_tf2.0
- 실시간으로 임의의 스타일 전송
- Retinaface : 야생에서의 단일 단계 빽빽한 얼굴 국소화
- PC-Darts : 메모리 효율적인 차별화 가능한 아키텍처 검색을위한 부분 채널 연결
- Tensorflow 2를 사용한 모델 예측 제어 알고리즘의 구현
- Tensorflowtts : Tensorflow에 대한 실시간 최신 언어 합성 2
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비디오? ?
Tensorflow World 2019
- 재생 목록
- Tensorflow 소개 2.0 : 초보자에게는 쉽고 전문가에게는 더 강력합니다.
DevSummit
- 재생 목록 2019
- Tensorflow 2.0 및 고급 API 소개 (TF Dev Summit '19)
- 재생 목록 2020
Google I/O
- 재생 목록
- Tensorflow 2.0을 시작하기 (Google I/O'19)
텐서 플로우 유튜브 채널
- 채널
- 코딩 텐서 플로우
- #asktensorflow
- Tensorflow가 만납니다
- 기계 학습 기초
- Tensorflow로 구동됩니다
- 자연어 처리
- 내부 텐서 플로
강의
- Tensorflow 2.0 전체 자습서 - 초보자를위한 파이썬 신경망
- 학습 Tensorflow 2.0 (udemy)
- 실습 전문화의 텐서 플로
다른
- GTC Silicon Valley-2019 ID : S9495 : Tensorflow 2.0 소개
- 2.0을 인수 할 수있는 돈을 버십시오
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블로그 게시물?
- Tensorflow-2- 모들 마이그레이션 및 새로운 디자인
- Keras 표준화 : Tensorflow의 고급 API에 대한 지침 2.0
- 테스트 드라이브 텐서 플로우 2.0 알파
- 2019 Tensorflow Dev Summit의 요약
- 코드를 Tensorflow 2.0으로 업그레이드합니다
- 효과적인 Tensorflow 2.0 : 모범 사례 및 변경 사항
- Tensorflow 2.0의 상징적이고 명령적인 API는 무엇입니까?
- Tensorflow 2.0에서 오는 것
- Tensorflow 2.0에 대한 내 메모
- Tensorflow 2.0으로 변압기를 만듭니다
- Fast-SCNN은 TensorFlow 2.0을 사용하여 설명하고 구현했습니다
- 텐서 플로 2.0의 높은 수준 API를 사용한 이미지 분류
- Tensorflow 2.0이있는 변압기 챗봇 튜토리얼
- Tensorflow 2.0으로 쉬운 이미지 분류
- Tensorflow 2.0에서 자동 코더 구현
- Tensorflow에서 Keras를 사용하여 넓고 깊은 모델을 구축하는 방법
- 텐서 플로에서의 심장병 예측 2
- Tensorflow 2.0으로 텍스트 생성
- Tensorflow 2.0의 10 가지 중요한 업데이트
- Tensorflow 2.0 글로벌 문서 스프린트 치트 시트
- #PoweredBytf 2.0 Dev Post Challenge의 우승자 발표
- TF. 기능을 분석하여 사인 강점과 미묘함을 발견합니다
- Tensorflow 2.0을 가진 정보 이론
- 휴대용 컴퓨터 비전 : 라즈베리 파이의 텐서 플로 2.0
- Tensorflow 1.0에서 Pytorch 및 Back Back Tensorflow 2.0
- 포옹 얼굴 : 10 줄의 텐서 플로우 2.0의 최첨단 자연 언어 처리 2.0
- Tensorflow 2.0 Alpha : Old in the New를 찾으십시오.
- Tensorflow 2.0 베타 발표
- Tensorflow 2.0을 사용할 수 있습니다!
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다른 ?
파이썬 휠?
- Tensorflow 2.1.0 Linux GPU (Compute 7.0, 7.2, 7.5), Python 3.8, Cuda 10.2, Cudnn 7.6, AVX2, MKL, Tensorrt 6
- Tensorflow 2.0.0, Python 3.7, Docker Image, 없음 AVX / Nehalem-CPU-Instructionset | 리눅스 x86_64
- Tensorflow v2.0.0, Python 3.7, Cuda 10.0, Cudnn 7.6.4, AVX, Windows 10 x64
- Tensorflow 2.0, GPU (컴퓨팅 호환 6.1,7.5), CUDA 10.1, CUDNN 7.6, AVX, Python 3.6, MKL, XLA, CPU I3-8100, Ubuntu 18.04
도구?
- Tensorflow 2.0 업그레이드 서비스
- 텐서 플로우 허브
- 길드 AI
#PoweredBytf 2.0 챌린지? ? ?
서적
- Tensorflow 2.0 빠른 시작 가이드
- Scikit-Learn, Keras 및 Tensorflow와 함께 실습 머신 러닝, 2 판
- Tensorflow 머신 러닝 요리 책 - 두 번째 판
- 텐서 플로 2 활동
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기여?
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이 목록에 기여하려면 다음과 같은 이유로 인해 위의 나열된 리포지토리 중 하나가 더 이상 사용되지 않아야한다면 풀 요청을 보내십시오.
- 저장소의 소유자는 "이 라이브러리가 유지되지 않았다"고 명시 적으로 말합니다.
- 오랫동안 헌신하지 않았습니다 (2 ~ 3 년).
가이드 라인에 대한 자세한 정보
특허
Creative Commons CC0 라이센스에 따라 라이센스.