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68771-深度学习实战：基于TensorFlow 2和Keras（原书第2版）_源码

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├── Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras
│   ├── Chapter 1
│   │   ├── imdb.py
│   │   ├── mnist.py
│   │   ├── mnist_V1.py
│   │   ├── mnist_V10.py
│   │   ├── mnist_V2.py
│   │   ├── mnist_V3.py
│   │   ├── mnist_V4.py
│   │   ├── mnist_V5.py
│   │   ├── mnist_V6.py
│   │   ├── mnist_V7.py
│   │   ├── mnist_V8.py
│   │   ├── mnist_V9.py
│   │   ├── simple_dense.py
│   │   └── simple_model.py
│   ├── Chapter 10
│   │   ├── DBN.ipynb
│   │   ├── Kmeans.ipynb
│   │   ├── PCA.ipynb
│   │   ├── Restricted_boltzmann_Machines_MNIST.ipynb
│   │   ├── Self_Organized_Maps.ipynb
│   │   └── VAE.ipynb
│   ├── Chapter 11
│   │   ├── DQNCartPole.ipynb
│   │   ├── DQN_Atari_v2.ipynb
│   │   ├── DQN_atari.py
│   │   ├── Gym_introduction.ipynb
│   │   └── random_agent_playing.ipynb
│   ├── Chapter 2
│   │   ├── GradientTape.py
│   │   ├── autograph.py
│   │   ├── autograph_timing.py
│   │   ├── batch_datasets.py
│   │   ├── computational_graph.py
│   │   ├── datasets.py
│   │   ├── distribute_strategy.online
│   │   ├── estimators.py
│   │   ├── mirrored_strategy.py
│   │   ├── model.png
│   │   ├── shared_layers.py
│   │   └── shared_model.png
│   ├── Chapter 3
│   │   ├── MNIST_using_estimators.ipynb
│   │   ├── boston_house_prediction.ipynb
│   │   ├── multiple_linear_regression.ipynb
│   │   └── simple_linear_regression.ipynb
│   ├── Chapter 4
│   │   ├── VGG16_implemented.py
│   │   ├── cat.jpg
│   │   ├── cifar10.py
│   │   ├── cifar10_CNN_DEEP.py
│   │   ├── cifar10_CNN_DEEP_DATA_AUGUMENT.py
│   │   ├── horses_and_humans
│   │   ├── how_to_download_vgg16_weights.h5
│   │   ├── imdb_CNN.py
│   │   ├── leNet_CNN_mnist.py
│   │   ├── mnist_V9.py
│   │   ├── steam-locomotive.jpg
│   │   ├── tf_hub.py
│   │   ├── vgg16_features.py
│   │   ├── vgg16_pretrained.py
│   │   └── visual_qa.py
│   ├── Chapter 6
│   │   ├── DCGAN.ipynb
│   │   └── VanillaGAN.ipynb
│   ├── Chapter 7
│   │   ├── bert_paraphrase.py
│   │   ├── create_embedding_with_text8.py
│   │   ├── elmo_from_tfhub.py
│   │   ├── explore_text8_embedding.py
│   │   ├── google_sent_enc_from_tfhub.py
│   │   ├── neurips_papers_node2vec.py
│   │   ├── random-walks.txt
│   │   ├── spam_classifier.py
│   │   ├── tf2_cbow_model.py
│   │   ├── tf2_matrix_factorization.py
│   │   └── tf2_skipgram_model.py
│   ├── Chapter 8
│   │   ├── alice_text_generator.py
│   │   ├── gru_pos_tagger.py
│   │   ├── lstm_sentiment_analysis.py
│   │   ├── peephole_lstm.py
│   │   ├── seq2seq_with_attn.py
│   │   └── seq2seq_wo_attn.py
│   ├── Chapter 9
│   │   ├── ConvolutionAutoencoder.ipynb
│   │   ├── DenoisingAutoencoder.ipynb
│   │   ├── SparseAutoEncoder.ipynb
│   │   ├── VanillaAutoEncoder.ipynb
│   │   ├── parse.py
│   │   └── sentence_vector_gen.ipynb
│   ├── LRFinder
│   │   ├── common.py
│   │   ├── lr_finder.py
│   │   ├── train_with_best_lr.py
│   │   ├── train_with_range_clr.py
│   │   └── train_with_std_lr.py
│   └── Software and hardware list.pdf
└── 好例子网_68771-深度学习实战：基于TensorFlow 2和Keras（原书第2版）_源码.zip

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