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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/

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