动手学深度学习 - 11.7. d2lzh 包索引
动手学深度学习 - 11.7. d2lzh 包索引
动手学深度学习 - Dive into Deep Learning
Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola
https://zh.d2l.ai/(https://zh.d2l.ai/)
11.7. d2lzh 包索引
函数、类等名称，定义所在章节。
bbox_to_rect：物体检测和边界框Benchmark：异步计算corr2d：二维卷积层count_tokens：文本情感分类：使用循环神经网络data_iter：线性回归的从零开始实现data_iter_consecutive：语言模型数据集 (周杰伦专辑歌词)data_iter_random：语言模型数据集 (周杰伦专辑歌词)download_imdb：文本情感分类：使用循环神经网络download_voc_pascal：语义分割和数据集evaluate_accuracy：图像增广get_data_ch7：小批量随机梯度下降get_fashion_mnist_labels：图像分类数据集 (Fashion-MNIST)get_tokenized_imdb：文本情感分类：使用循环神经网络get_vocab_imdb：文本情感分类：使用循环神经网络grad_clipping：循环神经网络的从零开始实现linreg：线性回归的从零开始实现load_data_fashion_mnist：深度卷积神经网络 (AlexNet)load_data_jay_lyrics：语言模型数据集 (周杰伦专辑歌词)load_data_pikachu：物体检测数据集 (皮卡丘)mkdir_if_not_exist：实战 Kaggle 比赛：图像分类 (CIFAR-10)plt：线性回归的从零开始实现predict_rnn：循环神经网络的从零开始实现predict_rnn_gluon：循环神经网络的简洁实现predict_sentiment：文本情感分类：使用循环神经网络preprocess_imdb：文本情感分类：使用循环神经网络read_imdb：文本情感分类：使用循环神经网络read_voc_images：语义分割和数据集Residual：残差网络 (ResNet)resnet18：多 GPU 计算的简洁实现RNNModel：循环神经网络的简洁实现semilogy：模型选择、欠拟合和过拟合set_figsize：线性回归的从零开始实现sgd：线性回归的从零开始实现show_bboxes：锚框show_fashion_mnist：图像分类数据集 (Fashion-MNIST)show_images：图像增广show_trace_2d：梯度下降和随机梯度下降squared_loss：线性回归的从零开始实现to_onehot：循环神经网络的从零开始实现train：图像增广train_2d：梯度下降和随机梯度下降train_and_predict_rnn：循环神经网络的从零开始实现train_and_predict_rnn_gluon：循环神经网络的简洁实现train_ch3：softmax 回归的从零开始实现train_ch5：卷积神经网络 (LeNet)train_ch7：小批量随机梯度下降train_gluon_ch7：小批量随机梯度下降try_all_gpus：图像增广try_gpu：卷积神经网络 (LeNet)use_svg_display：线性回归的从零开始实现VOC_CLASSES：语义分割和数据集VOC_COLORMAP：语义分割和数据集voc_label_indices：语义分割和数据集voc_rand_crop：语义分割和数据集VOCSegDataset：语义分割和数据集
A MNIST-like fashion product database.
https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/
转载自原文链接, 如需删除请联系管理员。
原文链接：动手学深度学习 - 11.7. d2lzh 包索引，转载请注明来源！