在本课程中，您将： - 了解 TensorFlow 的基本构件 Tensor 对象，理解 TensorFlow 中急迫模式和图形模式的区别，学习如何使用 TensorFlow 工具计算梯度。
使用 TensorFlow 进行自定义和分布式培训
使用 TensorFlow 进行自定义和分布式培训
本课程是 TensorFlow：高级技术 专项课程 的一部分
位教师：Laurence Moroney
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
25,181 人已注册
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作业
4 项作业
授课语言：英语（English）
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本课程是 TensorFlow：高级技术 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
本周，您将详细了解 TensorFlow 的基本构件--张量对象。例如，您将能够描述 TensorFlow 中急切模式和图模式的区别，并解释为什么急切模式对开发人员非常友好。 您还将使用 TensorFlow 工具来计算梯度，这样下次需要获得梯度时，就不必再去找微积分教科书了！
涵盖的内容
12个视频3篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
本周，您将使用 GradientTape 和 TensorFlow 数据集构建自定义训练循环。编写自己的训练循环将为你的模型训练提供更多灵活性和可视性。您还将使用一个函数来计算函数的导数，这样就不必再翻阅以前的微积分教科书来计算梯度了。
涵盖的内容
8个视频2篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
本周，您将了解生成以 "图模式 "运行的代码的好处。 您将了解图形代码的外观，并练习使用 TensorFlow 工具自动生成这种更高效的代码，这样您就不必自己编写图形代码了！
涵盖的内容
6个视频2篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
本周，您将利用分布式训练的强大功能，更快地处理更多数据和训练更大的模型。 您将了解各种分布式训练策略的概况，然后练习使用两种策略，一种是在多个 GPU 内核上训练，另一种是在多个 TPU 内核上训练。准备好你的斗篷，因为本周你将获得一些超能力！
涵盖的内容
9个视频5篇阅读材料1个作业2个编程作业4个非评分实验室
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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学生评论
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VV
已于 Jan 8, 2022审阅
Another great course by Moroney sir. Loved how TF can be used to train models using different strategies. A great intro to the deep applications of TensorFlow
AA
已于 Jan 20, 2021审阅
He is a very good instructor and the content is well prepared, also the course covers rare topics.
TV
已于 Aug 10, 2021审阅
Really helpful for people who want to learn deeply TensorFlow in terms of Deep Learning
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