示例工程教程人工智能深度学习【免费下载链接】deep-learning-with-python-notebooksJupyter notebooks for the code samples of the book Deep Learning with Python项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-learning-with-python-notebooks点击查看免费下载导读本篇文章聚焦开源仓库 deep-learning-with-python-notebooks 中second_edition/目录下的第二版2021 年出版配套 Jupyter Notebooks。这批笔记本以tf.keras与 TensorFlow 2.16 为基础覆盖从张量数学基础到 Transformer、生成模型在内的 13 个章节共 19 个 notebook 文件。读完本文你将掌握这批 notebooks 的章节组织结构、每个 notebook 的核心技术内容、代码中实际使用的 Keras API 形态以及在本仓库中定位与运行它们的完整方法。第二版 Notebooks 概览技术与版本定位second_edition/README.md是一份简短而明确的索引文档核心声明如下这些 notebook 对应《Deep Learning with Python》第二版2021 年出版全部使用tf.keras运行在 TensorFlow 2.16 之上。这句话定义了整批 notebook 的技术基线与仓库根目录下面向第三版2025 年出版、采用 Keras 3 多后端JAX/TensorFlow/PyTorch的笔记本不同第二版代码统一走from tensorflow import keras/from tensorflow.keras import layers这一经典 tf.keras 导入路径。这一点在仓库各 notebook 的源码单元格中可以得到印证例如second_edition/chapter03_introduction-to-keras-and-tf.ipynb 中import tensorflow as tf、from tensorflow import keras、from tensorflow.keras import layerssecond_edition/chapter04_getting-started-with-neural-networks.ipynb 中from tensorflow.keras.datasets import imdb、from tensorflow.keras.datasets import reuters、from tensorflow.keras.datasets import boston_housingsecond_edition/chapter13_best-practices-for-the-real-world.ipynb 中keras.mixed_precision.set_global_policy(mixed_float16)与keras.callbacks.EarlyStopping。如果你希望复现第三版Keras 3、可选后端或第一版2017的对应内容可分别查看仓库根目录下的 chapterXX 系列与 first_edition 目录。本文只围绕第二版展开。第二版章节目录全景second_edition/README.md以目录Table of contents形式列出了全部章节对应的 notebook 文件名。下表为完整继承并转为仓库相对路径后的目录结构章节主题仓库中的 NotebookChapter 2神经网络背后的数学构建块chapter02_mathematical-building-blocks.ipynbChapter 3Keras 与 TensorFlow 入门chapter03_introduction-to-keras-and-tf.ipynbChapter 4神经网络入门分类与回归chapter04_getting-started-with-neural-networks.ipynbChapter 5机器学习基础chapter05_fundamentals-of-ml.ipynbChapter 7深入使用 Keraschapter07_working-with-keras.ipynbChapter 8深度学习用于计算机视觉入门chapter08_intro-to-dl-for-computer-vision.ipynbChapter 9深度学习用于计算机视觉进阶三部分chapter09_part01_image-segmentation.ipynb图像分割chapter09_part02_modern-convnet-architecture-patterns.ipynb现代卷积网络架构模式chapter09_part03_interpreting-what-convnets-learn.ipynb理解卷积网络学习的内容Chapter 10深度学习用于时间序列chapter10_dl-for-timeseries.ipynbChapter 11深度学习用于文本四部分chapter11_part01_introduction.ipynb引言chapter11_part02_sequence-models.ipynb序列模型chapter11_part03_transformer.ipynbTransformerchapter11_part04_sequence-to-sequence-learning.ipynb序列到序列学习Chapter 12生成式深度学习五部分chapter12_part01_text-generation.ipynb文本生成chapter12_part02_deep-dream.ipynbDeep Dreamchapter12_part03_neural-style-transfer.ipynb神经风格迁移chapter12_part04_variational-autoencoders.ipynb变分自编码器chapter12_part05_gans.ipynb生成对抗网络Chapter 13真实世界中的最佳实践chapter13_best-practices-for-the-real-world.ipynbChapter 14结论chapter14_conclusions.ipynb从内容覆盖看第二版 notebooks 是一个完整的深度学习学习链路基础数学 → 框架入门 → 分类/回归实战 → 机器学习原理 → Keras 深度使用 → 计算机视觉CNN 入门、分割、架构模式、可解释性→ 时间序列 → 文本RNN、Transformer、Seq2Seq→ 生成模型文本生成、Deep Dream、风格迁移、VAE、GAN→ 工程实践 → 总结。章节内容纵深解析从源码看每个 Notebook 的技术要点第二版 README 只提供了章节标题与链接其技术实质落在各个 notebook 的代码单元格中。以下结合仓库源码逐章展开便于读者按图索骥。Chapter 2神经网络的数学构建块chapter02_mathematical-building-blocks.ipynb 内部的小节标题给出了清晰的知识脉络A first look at a neural network第一次看神经网络以 MNIST 手写数字分类为第一个完整示例演示数据加载、模型构建、编译与训练的完整最小闭环Data representations for neural networks数据的表示讲解标量、向量、矩阵、张量的概念与张量形状对模型的影响The gears of neural networks: tensor operations神经网络的核心张量运算涵盖逐元素运算、广播、点积、张量重塑等基础算子The engine of neural networks: gradient-based optimization神经网络的引擎基于梯度的优化介绍梯度、反向传播与优化器的配合方式Looking back at our first example与Summary回看首个示例与小结。这一章是全书的地基建议与书第 2 章正文配合阅读重点理解张量运算如何构成网络前向传播。Chapter 3Keras 与 TensorFlow 入门chapter03_introduction-to-keras-and-tf.ipynb 的核心是框架层。源码中出现了import tensorflow as tf、from tensorflow import keras与from tensorflow.keras import layers三行标准导入是第二版所有 notebook 共用的导入模式。本章会介绍 TensorFlow 的基本张量操作、tf.Variable与自动微分机制以及 Keras 高层 API 如何把底层运算封装成可复用的层与模型。Chapter 4神经网络入门——分类与回归chapter04_getting-started-with-neural-networks.ipynb 是实操密度最高的一章源码中包含了三个经典数据集的完整示例IMDB 影评情感分类二分类from tensorflow.keras.datasets import imdb加载数据构建keras.Sequential模型通过model.compile(optimizerrmsprop, lossbinary_crossentropy, metrics[accuracy])配置训练再用model.fit(partial_x_train, ...)分段训练并预留验证集Reuters 新闻主题分类多分类from tensorflow.keras.datasets import reuters加载数据同样使用Sequential与 rmsprop 优化器损失函数切换为多分类交叉熵验证集划分方式一致Boston 房价回归回归任务from tensorflow.keras.datasets import boston_housingmodel.compile(optimizerrmsprop, lossmse, metrics[mae])使用均方误差与平均绝对误差训练流程包含 K 折交叉验证多个model.fit(partial_train_data, partial_train_targets, ...)调用。三个示例共同演示了二分类、多分类、回归三种任务在 tf.keras 中的统一工作流加载数据 → 构建Sequential→compile指定优化器/损失/指标 →fit训练。Chapter 5机器学习基础chapter05_fundamentals-of-ml.ipynb 聚焦泛化、过拟合、欠拟合、正则化等概念与 Chapter 4 的实操形成理论与实践的呼应。阅读时建议重点对照书中第 5 章的插图与概念表格。Chapter 7深入使用 Keraschapter07_working-with-keras.ipynb 深入 Keras 建模 API。源码中可以看到两种构建Sequential模型的方式from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 方式一构造时一次性传入层列表 model keras.Sequential([ layers.Dense(64, activationrelu), layers.Dense(10, activationsoftmax) ]) # 方式二先建空模型再逐层 add model keras.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activationrelu)) model.add(layers.Dense(10, activationsoftmax))layers.Dense(units, activation...)中units为神经元数、activation可选relu、softmax、sigmoid等。本章还会涉及函数式 APIkeras.Input与层调用链、Model子类化、自定义训练循环、回调函数Callbacks等进阶主题是理解 tf.keras 全貌的关键章节。Chapter 8计算机视觉入门chapter08_intro-to-dl-for-computer-vision.ipynb 从零开始搭建卷积神经网络覆盖卷积层、池化层、Dropout 与数据增强等视觉任务核心组件为 Chapter 9 的进阶内容铺路。Chapter 9计算机视觉进阶三部分Chapter 9 被拆分为三个独立 notebook主题各有侧重Part 1 图像分割chapter09_part01_image-segmentation.ipynb讲解语义分割任务与对应模型结构Part 2 现代卷积网络架构模式chapter09_part02_modern-convnet-architecture-patterns.ipynb覆盖残差连接、批归一化、深度可分离卷积、Xception 等现代架构设计模式Part 3 理解卷积网络学习的内容chapter09_part03_interpreting-what-convnets-learn.ipynb通过可视化卷积核、类激活热力图等手段解释 CNN 的决策依据。Chapter 10时间序列chapter10_dl-for-timeseries.ipynb 处理序列数据的又一分支——时间序列预测涵盖窗口化数据集构造、简单线性模型、RNN 与 CNN 在时间序列上的应用对比。Chapter 11文本深度学习四部分Chapter 11 是文本处理专题分四个 notebookPart 1 引言chapter11_part01_introduction.ipynb文本表示的入门与数据集准备Part 2 序列模型chapter11_part02_sequence-models.ipynbRNN、LSTM、GRU 等序列模型的原理与实现源码中出现from tensorflow import keras与from tensorflow.keras import layers的标准导入Part 3 Transformerchapter11_part03_transformer.ipynb自注意力机制与 Transformer 架构的完整实现同样使用keras.layers构建多头注意力与位置编码Part 4 序列到序列学习chapter11_part04_sequence-to-sequence-learning.ipynbSeq2Seq 模型与机器翻译等应用场景。Chapter 12生成式深度学习五部分Chapter 12 是全书最具观赏性的部分包含五个 notebookPart 1 文本生成chapter12_part01_text-generation.ipynb基于字符级或词级语言模型生成文本Part 2 Deep Dreamchapter12_part02_deep-dream.ipynb通过梯度上升在图像中放大网络已学到的模式Part 3 神经风格迁移chapter12_part03_neural-style-transfer.ipynb把一张图像的内容与另一张图像的风格融合Part 4 变分自编码器VAEchapter12_part04_variational-autoencoders.ipynb概率潜在空间的图像生成模型Part 5 生成对抗网络GANchapter12_part05_gans.ipynb生成器与判别器的对抗训练范式。Chapter 13真实世界最佳实践chapter13_best-practices-for-the-real-world.ipynb 是工程化章节源码中包含了多个直接可复用的实战模式标准导入from tensorflow import keras、from tensorflow.keras import layers回调机制keras.callbacks.EarlyStopping(monitorval_loss, patience5)——监控验证损失、连续 5 个 epoch 无改善即停止训练防止过拟合并节省算力混合精度训练keras.mixed_precision.set_global_policy(mixed_float16)——以 float16 参与部分计算、float32 做梯度累积在支持的 GPU 上显著提升吞吐数据加载(x_train, y_train), (x_test, y_test) keras.datasets.mnist.load_data()演示标准数据集接口。Chapter 14结论chapter14_conclusions.ipynb 作为全书收尾回顾整个学习路径从理论、实践与生态三个维度做总结。运行方式与前置条件根据 README.md 对仓库总体的运行说明同样适用于第二版 notebooks以及second_edition/README.md的版本声明运行这批 notebook 需注意依赖版本第二版 notebooks 需要 TensorFlow 2.16 环境tf.keras为 Keras 2.x API 形态。请注意与第三版 notebookKeras 3 多后端的依赖差异两者不能混用同一运行环境配置。推荐平台仓库主 README 建议在 Colab 上运行它提供托管运行时与预装依赖也支持本地搭建 Jupyter 环境运行。硬件需求默认的免费 GPU 运行时足以跑完书中所有代码第 8 章及之后的视觉/生成类章节在更快的 GPU如 Colab Pro上训练耗时更短可通过 Colab 菜单Runtime - Change runtime type切换运行时类型。数据集第二版 notebook 使用的keras.datasetsIMDB、Reuters、Boston housing、MNIST 等由 tf.keras 自带下载无需额外注册若运行涉及 Kaggle 数据的章节仓库根目录 README.md 给出了kagglehub.login()会话登录与 Colab secretsKAGGLE_USERNAME/KAGGLE_KEY两种 Kaggle 凭证配置方式第二版中同样适用。阅读与使用建议与书配套阅读仓库根目录 README.md 明确指出为了可读性所有 notebook 只保留可运行的代码块与章节标题省略了正文文字、插图与伪代码。因此最有效的学习方式是notebook 书对照阅读书提供概念解释notebook 提供可直接运行的完整代码。按顺序推进第二版章节存在强依赖关系——Chapter 2/3 是基础Chapter 4/5 建立建模与评估直觉Chapter 7 之后逐步进入视觉、序列与生成等专项Chapter 13 沉淀工程实践。建议沿目录顺序执行每个 notebook 从头到尾运行一遍代码单元。在仓库中快速定位全部第二版 notebook 位于 second_edition 目录下文件名即章节号可通过上文的目录表按需跳转同一主题的三版实现分别位于仓库根目录第三版、second_edition第二版与 first_edition第一版便于横向对比不同版本 Keras API 的演进。赞分享示例工程教程人工智能深度学习【免费下载链接】deep-learning-with-python-notebooksJupyter notebooks for the code samples of the book Deep Learning with Python项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-learning-with-python-notebooks点击查看免费下载相关推荐结构化克隆算法深度解析HTML Standard中安全传递对象与可转移对象的完整规则结构化克隆算法深度解析HTML Standard中安全传递对象与可转移对象的完整规则 结构化克隆Structured Clone是 HTML Standa示例工程教程人工智能深度学习OpenAI Apps SDK社区贡献如何为开源项目做出有意义的改进OpenAI Apps SDK社区贡献如何为开源项目做出有意义的改进 OpenAI Apps SDK是一个功能强大的开发工具包为开发者提供了构建基于Open终极指南如何在ComfyUI中实现精准AI动作迁移终极指南如何在ComfyUI中实现精准AI动作迁移 ComfyUI MimicMotionWrapper 是一个专为ComfyUI平台设计的AI动作迁移插件人工智能媒体生成大模型计算机视觉上一篇AI for Beginners 实验指南用自研神经网络框架完成 MNIST 手写数字分类下一篇如何在一台电脑上轻松实现多人分屏游戏Nucleus Coop 实战指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 deep-learning-with-python-notebooks 第二版配套 Notebooks 指南：基于 tf.keras 与 TensorFlow 2.16 的完整章节导览与运行说明
示例工程教程人工智能深度学习【免费下载链接】deep-learning-with-python-notebooksJupyter notebooks for the code samples of the book Deep Learning with Python项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-learning-with-python-notebooks点击查看免费下载导读本篇文章聚焦开源仓库 deep-learning-with-python-notebooks 中second_edition/目录下的第二版2021 年出版配套 Jupyter Notebooks。这批笔记本以tf.keras与 TensorFlow 2.16 为基础覆盖从张量数学基础到 Transformer、生成模型在内的 13 个章节共 19 个 notebook 文件。读完本文你将掌握这批 notebooks 的章节组织结构、每个 notebook 的核心技术内容、代码中实际使用的 Keras API 形态以及在本仓库中定位与运行它们的完整方法。第二版 Notebooks 概览技术与版本定位second_edition/README.md是一份简短而明确的索引文档核心声明如下这些 notebook 对应《Deep Learning with Python》第二版2021 年出版全部使用tf.keras运行在 TensorFlow 2.16 之上。这句话定义了整批 notebook 的技术基线与仓库根目录下面向第三版2025 年出版、采用 Keras 3 多后端JAX/TensorFlow/PyTorch的笔记本不同第二版代码统一走from tensorflow import keras/from tensorflow.keras import layers这一经典 tf.keras 导入路径。这一点在仓库各 notebook 的源码单元格中可以得到印证例如second_edition/chapter03_introduction-to-keras-and-tf.ipynb 中import tensorflow as tf、from tensorflow import keras、from tensorflow.keras import layerssecond_edition/chapter04_getting-started-with-neural-networks.ipynb 中from tensorflow.keras.datasets import imdb、from tensorflow.keras.datasets import reuters、from tensorflow.keras.datasets import boston_housingsecond_edition/chapter13_best-practices-for-the-real-world.ipynb 中keras.mixed_precision.set_global_policy(mixed_float16)与keras.callbacks.EarlyStopping。如果你希望复现第三版Keras 3、可选后端或第一版2017的对应内容可分别查看仓库根目录下的 chapterXX 系列与 first_edition 目录。本文只围绕第二版展开。第二版章节目录全景second_edition/README.md以目录Table of contents形式列出了全部章节对应的 notebook 文件名。下表为完整继承并转为仓库相对路径后的目录结构章节主题仓库中的 NotebookChapter 2神经网络背后的数学构建块chapter02_mathematical-building-blocks.ipynbChapter 3Keras 与 TensorFlow 入门chapter03_introduction-to-keras-and-tf.ipynbChapter 4神经网络入门分类与回归chapter04_getting-started-with-neural-networks.ipynbChapter 5机器学习基础chapter05_fundamentals-of-ml.ipynbChapter 7深入使用 Keraschapter07_working-with-keras.ipynbChapter 8深度学习用于计算机视觉入门chapter08_intro-to-dl-for-computer-vision.ipynbChapter 9深度学习用于计算机视觉进阶三部分chapter09_part01_image-segmentation.ipynb图像分割chapter09_part02_modern-convnet-architecture-patterns.ipynb现代卷积网络架构模式chapter09_part03_interpreting-what-convnets-learn.ipynb理解卷积网络学习的内容Chapter 10深度学习用于时间序列chapter10_dl-for-timeseries.ipynbChapter 11深度学习用于文本四部分chapter11_part01_introduction.ipynb引言chapter11_part02_sequence-models.ipynb序列模型chapter11_part03_transformer.ipynbTransformerchapter11_part04_sequence-to-sequence-learning.ipynb序列到序列学习Chapter 12生成式深度学习五部分chapter12_part01_text-generation.ipynb文本生成chapter12_part02_deep-dream.ipynbDeep Dreamchapter12_part03_neural-style-transfer.ipynb神经风格迁移chapter12_part04_variational-autoencoders.ipynb变分自编码器chapter12_part05_gans.ipynb生成对抗网络Chapter 13真实世界中的最佳实践chapter13_best-practices-for-the-real-world.ipynbChapter 14结论chapter14_conclusions.ipynb从内容覆盖看第二版 notebooks 是一个完整的深度学习学习链路基础数学 → 框架入门 → 分类/回归实战 → 机器学习原理 → Keras 深度使用 → 计算机视觉CNN 入门、分割、架构模式、可解释性→ 时间序列 → 文本RNN、Transformer、Seq2Seq→ 生成模型文本生成、Deep Dream、风格迁移、VAE、GAN→ 工程实践 → 总结。章节内容纵深解析从源码看每个 Notebook 的技术要点第二版 README 只提供了章节标题与链接其技术实质落在各个 notebook 的代码单元格中。以下结合仓库源码逐章展开便于读者按图索骥。Chapter 2神经网络的数学构建块chapter02_mathematical-building-blocks.ipynb 内部的小节标题给出了清晰的知识脉络A first look at a neural network第一次看神经网络以 MNIST 手写数字分类为第一个完整示例演示数据加载、模型构建、编译与训练的完整最小闭环Data representations for neural networks数据的表示讲解标量、向量、矩阵、张量的概念与张量形状对模型的影响The gears of neural networks: tensor operations神经网络的核心张量运算涵盖逐元素运算、广播、点积、张量重塑等基础算子The engine of neural networks: gradient-based optimization神经网络的引擎基于梯度的优化介绍梯度、反向传播与优化器的配合方式Looking back at our first example与Summary回看首个示例与小结。这一章是全书的地基建议与书第 2 章正文配合阅读重点理解张量运算如何构成网络前向传播。Chapter 3Keras 与 TensorFlow 入门chapter03_introduction-to-keras-and-tf.ipynb 的核心是框架层。源码中出现了import tensorflow as tf、from tensorflow import keras与from tensorflow.keras import layers三行标准导入是第二版所有 notebook 共用的导入模式。本章会介绍 TensorFlow 的基本张量操作、tf.Variable与自动微分机制以及 Keras 高层 API 如何把底层运算封装成可复用的层与模型。Chapter 4神经网络入门——分类与回归chapter04_getting-started-with-neural-networks.ipynb 是实操密度最高的一章源码中包含了三个经典数据集的完整示例IMDB 影评情感分类二分类from tensorflow.keras.datasets import imdb加载数据构建keras.Sequential模型通过model.compile(optimizerrmsprop, lossbinary_crossentropy, metrics[accuracy])配置训练再用model.fit(partial_x_train, ...)分段训练并预留验证集Reuters 新闻主题分类多分类from tensorflow.keras.datasets import reuters加载数据同样使用Sequential与 rmsprop 优化器损失函数切换为多分类交叉熵验证集划分方式一致Boston 房价回归回归任务from tensorflow.keras.datasets import boston_housingmodel.compile(optimizerrmsprop, lossmse, metrics[mae])使用均方误差与平均绝对误差训练流程包含 K 折交叉验证多个model.fit(partial_train_data, partial_train_targets, ...)调用。三个示例共同演示了二分类、多分类、回归三种任务在 tf.keras 中的统一工作流加载数据 → 构建Sequential→compile指定优化器/损失/指标 →fit训练。Chapter 5机器学习基础chapter05_fundamentals-of-ml.ipynb 聚焦泛化、过拟合、欠拟合、正则化等概念与 Chapter 4 的实操形成理论与实践的呼应。阅读时建议重点对照书中第 5 章的插图与概念表格。Chapter 7深入使用 Keraschapter07_working-with-keras.ipynb 深入 Keras 建模 API。源码中可以看到两种构建Sequential模型的方式from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 方式一构造时一次性传入层列表 model keras.Sequential([ layers.Dense(64, activationrelu), layers.Dense(10, activationsoftmax) ]) # 方式二先建空模型再逐层 add model keras.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activationrelu)) model.add(layers.Dense(10, activationsoftmax))layers.Dense(units, activation...)中units为神经元数、activation可选relu、softmax、sigmoid等。本章还会涉及函数式 APIkeras.Input与层调用链、Model子类化、自定义训练循环、回调函数Callbacks等进阶主题是理解 tf.keras 全貌的关键章节。Chapter 8计算机视觉入门chapter08_intro-to-dl-for-computer-vision.ipynb 从零开始搭建卷积神经网络覆盖卷积层、池化层、Dropout 与数据增强等视觉任务核心组件为 Chapter 9 的进阶内容铺路。Chapter 9计算机视觉进阶三部分Chapter 9 被拆分为三个独立 notebook主题各有侧重Part 1 图像分割chapter09_part01_image-segmentation.ipynb讲解语义分割任务与对应模型结构Part 2 现代卷积网络架构模式chapter09_part02_modern-convnet-architecture-patterns.ipynb覆盖残差连接、批归一化、深度可分离卷积、Xception 等现代架构设计模式Part 3 理解卷积网络学习的内容chapter09_part03_interpreting-what-convnets-learn.ipynb通过可视化卷积核、类激活热力图等手段解释 CNN 的决策依据。Chapter 10时间序列chapter10_dl-for-timeseries.ipynb 处理序列数据的又一分支——时间序列预测涵盖窗口化数据集构造、简单线性模型、RNN 与 CNN 在时间序列上的应用对比。Chapter 11文本深度学习四部分Chapter 11 是文本处理专题分四个 notebookPart 1 引言chapter11_part01_introduction.ipynb文本表示的入门与数据集准备Part 2 序列模型chapter11_part02_sequence-models.ipynbRNN、LSTM、GRU 等序列模型的原理与实现源码中出现from tensorflow import keras与from tensorflow.keras import layers的标准导入Part 3 Transformerchapter11_part03_transformer.ipynb自注意力机制与 Transformer 架构的完整实现同样使用keras.layers构建多头注意力与位置编码Part 4 序列到序列学习chapter11_part04_sequence-to-sequence-learning.ipynbSeq2Seq 模型与机器翻译等应用场景。Chapter 12生成式深度学习五部分Chapter 12 是全书最具观赏性的部分包含五个 notebookPart 1 文本生成chapter12_part01_text-generation.ipynb基于字符级或词级语言模型生成文本Part 2 Deep Dreamchapter12_part02_deep-dream.ipynb通过梯度上升在图像中放大网络已学到的模式Part 3 神经风格迁移chapter12_part03_neural-style-transfer.ipynb把一张图像的内容与另一张图像的风格融合Part 4 变分自编码器VAEchapter12_part04_variational-autoencoders.ipynb概率潜在空间的图像生成模型Part 5 生成对抗网络GANchapter12_part05_gans.ipynb生成器与判别器的对抗训练范式。Chapter 13真实世界最佳实践chapter13_best-practices-for-the-real-world.ipynb 是工程化章节源码中包含了多个直接可复用的实战模式标准导入from tensorflow import keras、from tensorflow.keras import layers回调机制keras.callbacks.EarlyStopping(monitorval_loss, patience5)——监控验证损失、连续 5 个 epoch 无改善即停止训练防止过拟合并节省算力混合精度训练keras.mixed_precision.set_global_policy(mixed_float16)——以 float16 参与部分计算、float32 做梯度累积在支持的 GPU 上显著提升吞吐数据加载(x_train, y_train), (x_test, y_test) keras.datasets.mnist.load_data()演示标准数据集接口。Chapter 14结论chapter14_conclusions.ipynb 作为全书收尾回顾整个学习路径从理论、实践与生态三个维度做总结。运行方式与前置条件根据 README.md 对仓库总体的运行说明同样适用于第二版 notebooks以及second_edition/README.md的版本声明运行这批 notebook 需注意依赖版本第二版 notebooks 需要 TensorFlow 2.16 环境tf.keras为 Keras 2.x API 形态。请注意与第三版 notebookKeras 3 多后端的依赖差异两者不能混用同一运行环境配置。推荐平台仓库主 README 建议在 Colab 上运行它提供托管运行时与预装依赖也支持本地搭建 Jupyter 环境运行。硬件需求默认的免费 GPU 运行时足以跑完书中所有代码第 8 章及之后的视觉/生成类章节在更快的 GPU如 Colab Pro上训练耗时更短可通过 Colab 菜单Runtime - Change runtime type切换运行时类型。数据集第二版 notebook 使用的keras.datasetsIMDB、Reuters、Boston housing、MNIST 等由 tf.keras 自带下载无需额外注册若运行涉及 Kaggle 数据的章节仓库根目录 README.md 给出了kagglehub.login()会话登录与 Colab secretsKAGGLE_USERNAME/KAGGLE_KEY两种 Kaggle 凭证配置方式第二版中同样适用。阅读与使用建议与书配套阅读仓库根目录 README.md 明确指出为了可读性所有 notebook 只保留可运行的代码块与章节标题省略了正文文字、插图与伪代码。因此最有效的学习方式是notebook 书对照阅读书提供概念解释notebook 提供可直接运行的完整代码。按顺序推进第二版章节存在强依赖关系——Chapter 2/3 是基础Chapter 4/5 建立建模与评估直觉Chapter 7 之后逐步进入视觉、序列与生成等专项Chapter 13 沉淀工程实践。建议沿目录顺序执行每个 notebook 从头到尾运行一遍代码单元。在仓库中快速定位全部第二版 notebook 位于 second_edition 目录下文件名即章节号可通过上文的目录表按需跳转同一主题的三版实现分别位于仓库根目录第三版、second_edition第二版与 first_edition第一版便于横向对比不同版本 Keras API 的演进。赞分享示例工程教程人工智能深度学习【免费下载链接】deep-learning-with-python-notebooksJupyter notebooks for the code samples of the book Deep Learning with Python项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-learning-with-python-notebooks点击查看免费下载相关推荐结构化克隆算法深度解析HTML Standard中安全传递对象与可转移对象的完整规则结构化克隆算法深度解析HTML Standard中安全传递对象与可转移对象的完整规则 结构化克隆Structured Clone是 HTML Standa示例工程教程人工智能深度学习OpenAI Apps SDK社区贡献如何为开源项目做出有意义的改进OpenAI Apps SDK社区贡献如何为开源项目做出有意义的改进 OpenAI Apps SDK是一个功能强大的开发工具包为开发者提供了构建基于Open终极指南如何在ComfyUI中实现精准AI动作迁移终极指南如何在ComfyUI中实现精准AI动作迁移 ComfyUI MimicMotionWrapper 是一个专为ComfyUI平台设计的AI动作迁移插件人工智能媒体生成大模型计算机视觉上一篇AI for Beginners 实验指南用自研神经网络框架完成 MNIST 手写数字分类下一篇如何在一台电脑上轻松实现多人分屏游戏Nucleus Coop 实战指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考