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TensorFlow实战BERT，并包含TensorFlow 1.X升级到TensorFlow 2.X的指南。

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简介：
课程分享：TensorFlow实战BERT（包含：TensorFlow 1.X升级到TensorFlow 2.X）的完整视频教程可供下载。该课程的目录如下：第一章，BERT的概述；第二章，向量层是如何产生的？；第三章，注意力机制的原理阐述；第四章，Transformer Encoder的详细讲解；第五章，Transformer架构的全面解读；第六章，BERT模型的预训练以及其在下游任务中的应用；第七章，通过实际案例进行BERT实战情感分析；第八章，进一步的BERT实战情感分析（后续内容）；第九章，TensorFlow 1.X版本的升级至TensorFlow 2.X。此外，课程目录还包括：第一章，课程整体介绍；第二章，TensorFlow 1.X版本升级到TensorFlow 2.X 的方法详解；第三章，TensorFlow 1.X版本升级到TensorFlow 2.X 的后续步骤；第四章，介绍 TensorFlow 的最新特性和更新。

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  • 从TensorFlow 1.x到2.x的升级脚本
    优质
    这段文档提供了一个详细的指南和实用的脚本，帮助开发者轻松地将基于TensorFlow 1.x版本的项目迁移到更现代化、用户友好的TensorFlow 2.x版本。 TensorFlow是Google开发的一款强大的开源库，用于数值计算和机器学习任务。自1.x版本发布以来，它在科研和工业界都受到了广泛的应用。随着时间的推移，TensorFlow团队不断改进和优化，并推出了2.x版本，带来了许多重要的更新和改进。这个tensorflow 1.x升级到2.x脚本是为了帮助用户平滑地将他们的1.x代码迁移到2.x环境，以充分利用新版本的特性和性能提升。 在TensorFlow从1.x到2.x的升级过程中，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **自动图模式**：TensorFlow 2.x默认使用Eager Execution（即时执行）模式，这是一种更直观的编程方式，允许开发者立即看到代码结果。在1.x版本中使用的图构建和会话运行模式被自动图模式取代，在2.x环境中使得代码更加简洁易读。 2. **Keras集成**：Keras API成为TensorFlow 2.x的核心部分，使得模型构建变得更加直观高效。如果你之前使用过Keras，那么升级到2.x将会很顺畅，因为Keras的功能和接口得到了增强。 3. **tf.functions**：这是在2.x中引入的一个新特性，用于将Python代码转换为高效的图执行。这允许开发者利用Eager Execution的便利性，并保持接近图形优化的性能。 4. **兼容性层**：为了帮助用户逐步迁移，TensorFlow 2.x提供了一个名为`tf.compat.v1`的模块，包含了1.x版本中的大多数API。这样使得在2.x环境中运行1.x代码成为可能，但是鼓励逐渐移除对这些旧API的依赖关系。 5. **移除的API**：一些在1.x中过时或者不推荐使用的API已被从2.x中删除，例如`tf.global_variables_initializer()`被替换为`tf.keras.backend.global_variables_initializer()`. 在升级过程中需要检查并更新这些API的使用情况。 6. **错误和警告处理**：TensorFlow 2.x更加强调了对错误和警告信息清晰度的关注，帮助开发者更好地理解和解决问题。一些在1.x中可能未被注意到的问题在2.x版本中会被更加明确地指出。 7. **内存管理**：TensorFlow 2.x改进了内存管理，包括自动内存优化及资源释放功能，这可能会减少可能出现的内存泄漏问题，并提高程序效率。 8. **分布式训练**：对于多GPU和多机器环境下的训练操作，在2.x版本中得到了进一步优化处理。 在使用tf_upgrade_v2.exe这个脚本进行代码升级时，它会扫描你的源代码文件并自动检测不兼容API的存在情况。同时提供相应的迁移建议以帮助完成过渡过程。尽管此工具十分有用，但仍需要人工检查和调整确保所有功能都能正确工作。 从TensorFlow 1.x升级到2.x是一个值得投入的过程，因为它带来了更好的用户体验、更高的性能以及更强大的功能支持。在进行升级时，请务必理解新版本的关键变化，并充分利用提供的迁移辅助工具如`tf_upgrade_v2.exe`, 来简化这一过程。
     
  • TensorFlow中使用BERT的实战教程（含TensorFlow1.X到TensorFlow2.X的升级指南）
    优质
    本教程深入讲解了如何在TensorFlow环境中应用BERT模型，并提供了从TensorFlow 1.x版本迁移到2.x版的详细指导。 课程分享——TensorFlow实战BERT（附赠：从TensorFlow1.X升级到TensorFlow2.X的教程）。本课程包括完整版视频教程。 **TensorFlow实战BERT课程目录:** - 第1章 BERT简介 - 第2章 向量层是怎么来的？ - 第3章 注意力机制 - 第4章 Transformer_Encoder讲解 - 第5章 Transformer架构讲解 - 第6章 BERT预训练及下游任务 - 第7章 BERT实战情感分析 - 第8章 BERT实战情感分析（续） **TensorFlow1.X升级到TensorFlow2.X课程目录:** - 第1章 课程简介 - 第2章 TensorFlow1.X升及到TensorFlow２.X - 第3章 TensorFlow1.X升及到TensorFlow２.X续 - 第4章 TensorFlow新特性
     
  • TensorFlow 1.x与2.0的区别.zip
    优质
    本资料深入解析了TensorFlow从1.x版本升级至2.0的主要变化和改进，包括易用性提升、Eager Execution启用、Keras集成强化等方面的内容。适合开发者学习迁移现有代码以适应新版本的特性。 我整理了一个表格，对比了1与2版本之间的区别，并总结了一些库的使用变化以及代码规范。这些资源来自官方发布，经过个人整理后提供给大家学习交流。
     
  • Nacos 1.x 升级到 MySQL 8.x 完整指南.txt
    优质
    本指南详尽介绍了如何将Nacos 1.x版本升级至支持MySQL 8.x数据库的操作步骤与配置调整，帮助用户顺利完成迁移。 直接下载的稳定版本Nacos编译后的文件，默认情况下不支持MySQL 8及其以上版本。这是因为Nacos默认使用的是Embedded内嵌数据库，并且在启用持久化后，默认配置仅支持MySQL 5.X，而高版本如MySQL 8.x由于驱动程序版本过低而不被兼容。本段落的目标是使Nacos 1.x能够与MySQL 8.x一起正常工作。
     
  • TensorFlow 2.x——构建深度神经网络(DNN)
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    本课程专注于使用TensorFlow 2.x框架进行深度学习开发，重点讲解如何高效地构建和训练深层神经网络模型。 深度神经网络（DNN）的搭建与一般的网络搭建类似，主要区别在于构成网络层数更多。这里给出一个构建layer层的例子： ```python # 使用序贯模型Sequential from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(...))) ``` 对于其他类型的层的构建，请参考我之前的文章。 注意：上述代码示例展示了一种使用`tf.keras.Sequential`来添加一个Flatten层的方式，其中输入形状需要根据具体任务进行设置。
     
  • 基于TensorFlow 2.x的手势识别项目.zip
    优质
    本项目为一个利用TensorFlow 2.x框架开发的手势识别系统，通过机器学习技术解析并分类不同手势信号。 人体关键点、人体属性、动作捕捉和手势识别项目易于使用，适合交流学习。
     
  • 基于迁移学习的TensorFlow 2.x图像识别实现
    优质
    本项目利用TensorFlow 2.x框架，结合迁移学习技术，构建高效稳定的图像识别模型。通过复用预训练网络权重，减少训练时间与计算资源消耗，适用于多种图像分类任务。 几乎所有图像识别任务都可以基于这段代码实现。该代码涵盖了：制作图像数据集、进行图像预处理、搭建及微调模型、训练与测试模型以及保存模型等内容。本例中，我们使用了TensorFlow的ResNet预训练模型，并在此基础上进行了微调，从而能够解决复杂的分类问题。
     
  • 基于TensorFlow 2.x的MobileNet病虫害分类系统（含界面）
    优质
    本项目开发了一种基于TensorFlow 2.x框架和MobileNet模型的农作物病虫害识别系统，并集成了用户友好的图形界面。该系统能够高效准确地识别各类作物病虫害，为农业管理提供科学依据。 data_progress.py 用于对数据集进行分类；datasort.py 用于对数据集中图片的名称进行重新命名；train_mobilenet.py 用于训练 MobileNet 网络模型；model_test.py 使用测试集中的图片来预测 CNN 模型和 MobileNet 模型的结果，并观察准确率。design.py 则是用于测试界面的设计。在 results 文件夹中，包括了经过训练的 MobileNet 神经网络的 h5 文件以及相关的训练过程文档、图像等资料，这些文件记录了模型训练过程中准确率的变化情况。
     
  • 基于TensorFlow 2.x的CNN病虫害分类系统（含界面）
    优质
    本项目基于TensorFlow 2.x框架构建了一个卷积神经网络(CNN)模型，用于精准识别和分类农作物病虫害。此外，还提供用户友好的图形界面以方便操作与展示结果。 `data_progress.py` 用于对数据集进行分类；`datasort.py` 用于对数据集图片进行重命名；`train_cnn.py` 用于训练 CNN 网络；`model_test.py` 用于用测试集图片对 CNN 模型进行预测，并观察准确率。此外，还有 `design.py` 用于测试界面设计。在 `results` 文件夹中包含有经过训练的 CNN 网络的 h5 文件、网络训练过程文档和训练过程中准确率变化图像。
     
  • MobileNet实战教程：基于TensorFlow 2.X的MobileNetV2小数据集图像分类.zip
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    本资料提供了一套详细的MobileNetV2模型在TensorFlow 2.x环境下的应用教程，专注于使用此模型进行小规模数据集上的图像分类任务。适合对移动端视觉识别领域感兴趣的开发者与研究者深入学习和实践。 本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据作为训练样本，整个数据集中共有12种类别。今天我和大家一起使用TensorFlow 2.X版本完成图像分类任务，并采用MobileNetV2模型进行实现。 MobileNetV2在MobileNetV1的基础上增加了线性瓶颈（Linear Bottleneck）和倒残差（Inverted Residual），这种改进使得它成为一种轻量级的网络，非常适合应用在真实的移动端应用场景中。通过这篇文章的学习，你将掌握以下技能： 1. 如何加载图片数据并进行预处理； 2. 将标签转换为one-hot编码的方法； 3. 数据增强技术的应用； 4. Mixup方法的使用技巧； 5. 数据集切分的操作步骤； 6. 预训练模型的加载方式。 这些内容将帮助你更好地理解和应用MobileNetV2网络进行图像分类任务。