配套代码   10-1  deblurmodel.py   10-10  prepro.py   10-11  train_a_sequence.py   10-12  train_model.py   10-2  训练deblur.py   10-3  使用deblur模型.py   10-4  mydataset.py   10-5  AttGANmodels.py ……
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      10-1  deblurmodel.py

      10-10  prepro.py

      10-11  train_a_sequence.py

      10-12  train_model.py

      10-2  训练deblur.py

      10-3  使用deblur模型.py

      10-4  mydataset.py

      10-5  AttGANmodels.py

      10-6  trainattgan.py

      10-7  testattgan.py

      10-8  RNNWGAN模型.py

      10-9  mydataset.py

      11-1  用梯度下降方法攻击PNASNet模型.py

      11-2  用数据增强抗攻击.py

      11-3  制造更有鲁棒性的对抗样本.py

      11-4  mnist_blackbox.py

      12-1  在线性回归模型中添加指定节点到检查点文件.py

      12-2  使用源码分离方式二次训练.py

      12-3  使用源码分离方式二次训练-扩展.py

      12-4  将线性回归模型导出成为冻结图.py

      12-5  导入冻结图并使用模型进行预测.py

      12-6  用saved_model模块导出与导入模型文件.py

      12-7  使用saved_model生成与载入带签名的模型.py

      12-8  TF-Hub模型例子.py

      12-9  将线性回归模型导出成为lite模型.py

      13-1  支持远程调用的模型.py

      13-2  grpc客户端.py

      13-3 CameraExampleAppDelegate.m

      13-4 Object_detection_usbcam.py

      3-1  使用AI模型来识别图像.py

      3-2  使用nasnet-mobile模型来识别图像.py

      4-1  将模拟数据制作成内存对象数据集.py

      4-10  将图片文件制作成Dataset数据集.py

      4-11  将TFRecord文件制作成Dataset数据集.py

      4-12  在动态图里读取Dataset数据集.py

      4-13  在动态图里读取Dataset数据集_tf2版.py

      4-14  在不同场景中应用数据集.py

      4-2  带迭代的模拟数据集.py

      4-3  将图片制作成内存对象数据集.py

      4-4  将excel文件制作成内存对象数据集.py

      4-5  将图片文件制作成tfRecord数据集.py

      4-6  interleave例子.py

      4-7  Dataset对象的操作方法.py

      4-8  将内存数据转成DataSet数据集.py

      4-9  from_tensor_slices的注意事项.py

      5-1  mydataset.py

      5-2  model.py

      5-3  train.py

      5-4  test.py

      5-5  测试TF-Hub库中的mobilenet_v2模型.py

      5-6  使用模型评估人物的年龄.py

      6-1  使用静态图训练一个具有保存检查点功能的回归模型.py

      6-10  tf_layers模型.py

      6-11  keras回归模型.py

      6-12  使用tf.keras预训练模型.py

      6-13  在静态图中使用tf.keras.py

      6-14  tfjs回归例子.html

      6-15  使用估算器框架进行分布式训练.py

      6-16  使用估算器框架进行分布式训练ps.py

      6-17  使用估算器框架进行分布式训练chief.py

      6-18  使用估算器框架进行分布式训练work.py

      6-19  用ResNet识别桔子和苹果.py

      6-2  使用动态图训练一个具有保存检查点功能的回归模型.py

      6-20  在T2T框架中训练mnist.py

      6-21  查看T2T模型及超参.py

      6-22__tf2code.py

      6-3  动态图另一种梯度方法.py

      6-4  从动态图种获取变量.py

      6-5  静态图中使用动态图.py

      6-6  使用估算器框架训练一个回归模型.py

      6-7  为估算器添加钩子.py

      6-8  自定义hook.py

      6-9  将估算器模型转为静态图模型.py

      7-1  用wide and deep模型预测人口收入.py

      7-10  电影推荐系统.py

      7-11  用lattice预测收入.py

      7-12  lattice结合dnn.py

      7-13  preprocess.py

      7-14  MKR.py

      7-15  train.py

      7-16  data_loader.py

      7-2  用boosted_trees模型预测人口收入.py

      7-3  使用feature_column处理连续值特征列.py

      7-4  将连续值特征转成离散值特征.py

      7-5  将离散文本特征列转化为one-hot编码与词向量.py

      7-6  根据特征列生成交叉列.py

      7-7  序列特征工程.py

      7-8  聚类COCO数据集中的标注框.py

      7-9  mnistkmeans.py

      8-1  读取fasion-mnist 数据集.py

      8-10  keras注意力机制模型.py

      8-11  yolo_v3.py

      8-12  使用YOLOV3模型进行实物检测.py

      8-13  annotation.py

      8-14  generator.py

      8-15  box.py

      8-16  darknet53.py

      8-17  yolohead.py

      8-18  yolov3.py

      8-19  weights.py

      8-2  Capsulemodel.py

      8-20  yololoss.py

      8-21  mainyolo.py

      8-22  数据集验证.py

      8-23  Mask_RCNN网络应用.py

      8-24  mask_rcnn_model.py

      8-25  mask_rcnn_utils.py

      8-26  mask_rcnn_visualize.py

      8-27  othernet.py

      8-28  训练Mask_RCNN.py

      8-29  mask_rcnn_model.py

      8-3  使用胶囊网络识别黑白图中的服装图案.py

      8-30  mask_rcnn_utils.py

      8-31  othernet.py

      8-32  mask_rcnn_visualize.py

      8-4  capsnet_em.py

      8-5  train_EM.py

      8-6  NLP文本预处理.py

      8-7  TextCnn模型.py

      8-8  使用TextCnn模型进行文本分类.py

      8-9  使用keras注意力机制模型分析评论者情绪.py

      9-1  用RNN网络为女孩生成英文名字.py

      9-10  cbhg.py

      9-11  attention.py

      9-12  TacotronDecoderwrapper.py

      9-13  TacotronHelpers.py

      9-14  TacotronDecoder.py

      9-15  cn_dataset.py

      9-16  tacotron.py

      9-17  train.py

      9-2  用动态图和tf_keras训练模型.py

      9-3  利用Resnet进行样本预处理.py

      9-4  用估算器实现带注意力机制的Seq2Seq模型.py

      9-5  用估算器实现带注意力机制的Seq2Seq模型——手动对齐.py

      9-6  预测飞机发动机的剩余使用寿命.py

      9-7  用带有动态路由算法的RNN模型对新闻进行分类.py

      9-8  时间序列问题.py

      9-9  样本预处理.py

                  

    配套资源

            

          第10章 配套资源

            10-4 ATTGAN实现人脸编辑

              data

                      

                    img_align_celeba.zip

                    list_attr_celeba.txt

                                

            10-8  使用RNNGAN网络实现模拟生成恶意请求

              no.rar

                          

            10-1 模糊图片变清晰.rar

            lnonMnist(1.11版本之后).py

                        

          第11章 配套资源

            cleverhans-master.rar

                        

          第12章 配套资源

          第13章 配套资源

            13-3  android_lite

              tensorflow-for-poets-2-master.rar

                          

            13-5  树莓派玩转tensorflow

              ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz

              tensorflow-1.8.0-cp35-none-linux_armv7l.whl

                          

            13-4 在iOS手机上识别男女及活体检测.rar

                        

          第3章 配套资源

            slim.rar

            第3章 配套资源.rar

                        

          第4章 配套资源

            第4章 配套资源.rar

                        

          第5章 配套资源

            5-1  通过微调模型实现分辨男女

              data.rar

              tt2t.jpg

                          

            5-5  测试TF-Hub库中的mobilenet_v2模型

                    

                  22.jpg

                  72.jpg

                  hy.jpg

                  IMBD-WIKI.rar

                  ps.jpg

                  retrain.py

                  tt2t.jpg

                  中文标签.csv

                              

          第6章 配套资源

            6-12  使用tf.keras预训练模型.rar

            6-19  用ResNet识别桔子和苹果.rar

            6-20  在T2T框架中训练mnist.rar

            6-21  使用自定义数据集进行翻译.rar

                        

          第7章 配套资源

            第7章 配套资源.rar

                        

          第8章 配套资源

            8-13  yolov3numbers

              data

                      

                    ann

                      1.xml

                      10.xml

                      11.xml

                      12.xml

                      13.xml

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                      9.xml

                                  

                    img

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                    test

                            

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            8-6  使用TextCnn模型进行文本分类

              __pycache__

                8-4  NLP文本预处理.cpython-36.pyc

                8-5  TextCnn模型.cpython-36.pyc

                data_helpers.cpython-36.pyc

                predata.cpython-36.pyc

                text_cnn.cpython-36.pyc

                            

              data

                rt-polaritydata

                        

                      rt-polarity.neg

                      rt-polarity.pos

                                  

              preprocessing

                      

                    __pycache__

                      __init__.cpython-36.pyc

                      categorical.cpython-36.pyc

                      categorical_vocabulary.cpython-36.pyc

                      text.cpython-36.pyc

                                  

                    __init__.py

                    categorical.py

                    categorical_vocabulary.py

                    text.py

                                

            8-9  使用keras注意力机制模型分析评论者情绪

              imdb.npz

              imdb_word_index(1).json

                          

            fashion

              t10k-images-idx3-ubyte.gz

              t10k-labels-idx1-ubyte.gz

              train-images-idx3-ubyte.gz

              train-labels-idx1-ubyte.gz

                          

            8-11  使用YOLOV3进行实物检测.rar

            cocos2014.rar

                        

          第9章 配套资源

                  

                9-2  用动态图和tf_keras训练模型

                  numpyfeature.rar

                              

                9-4  用估算器实现带注意力机制的seq2seq模型

                  9-4  用估算器实现带注意力机制的seq2seq模型.rar

                              

                9-6  预测飞机发动机的剩余使用寿命

                  JANetLSTMCell.py

                  PM_test.txt

                  PM_train.txt

                  PM_truth.txt

                              

                9-7  用带有动态路由算法的RNN模型对新闻进行分类

                  reuters.npz

                  reuters_word_index.json

                              

                9-8  时间序列问题.rar

                9-9  用Tacotron模型合成中文语音.rar

                number-of-daily-births-in-quebec.csv

                女孩名字.txt

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