正版资源网易云课堂-深度学习与TensorFlow 2入门实战（完整版）
这套资料解决的实际问题 很多初学者接触深度学习时，容易停留在“知道卷积、知道神经网络、能把示例运行起来”这一层，却不清楚一个模型为什么这样设计，也不知道训练结果异常时应该从哪里排查。这套资料的价值在于把深度学习原理和 TensorFlow 2 的实现放在同一条线上理解：先明确张量的形状和数据流向，再
支付成功后自动发货，可在「我的订单」查看网盘链接；链接失效可联系客服免费补链。
这套资料解决的实际问题
很多初学者接触深度学习时，容易停留在“知道卷积、知道神经网络、能把示例运行起来”这一层，却不清楚一个模型为什么这样设计，也不知道训练结果异常时应该从哪里排查。这套资料的价值在于把深度学习原理和 TensorFlow 2 的实现放在同一条线上理解：先明确张量的形状和数据流向，再观察卷积、归一化、残差连接等结构如何改变模型的表达能力与训练过程。
阅读时不要只把它当成连续播放的视频，而要把每个案例看成一个可以拆解的工程单元。一个可复用的单元通常包括数据输入、模型结构、损失计算、参数更新和效果评估几个部分。这样处理后，学习重点就不再是记住某段代码，而是能够判断某一层接收什么形状的数据、输出什么结果，以及修改结构后为什么会影响收敛速度、精度或稳定性。
适合什么基础，学习前要补什么
它比较适合已经接触过 Python 基础语法，并且能够理解函数、类、循环、列表或数组等基本概念的读者。如果完全没有编程经验，直接进入模型代码会把注意力消耗在语法和调试上，难以分辨问题究竟来自程序错误，还是来自模型设计。至少应先能够独立阅读一段数据处理代码，知道变量如何传递，并能根据报错定位到大致的代码位置。
数学方面不要求一开始就完成复杂推导，但需要对向量、矩阵、函数变化率、概率和误差这些概念有基本认识。学习卷积时，要能理解输入尺寸、卷积核、步幅、填充和通道之间的关系；学习 BatchNorm 时，要理解训练阶段与推理阶段的行为差异；学习 ResNet 和 DenseNet 时，要关注信息如何跨层传递，而不是只记住结构名称。若这些概念较陌生，可以先配合深度学习参考书查阅定义，再回到代码中验证。
建议先看哪几块：从原理逐步进入卷积结构
建议先看深度学习基本原理和 TensorFlow 2 的基础使用部分，先建立“数据进入模型、模型产生预测、损失衡量误差、优化过程调整参数”的整体认识。此时不必急着追求复杂网络，重点是弄清张量维度、模型调用方式和训练结果的含义。能够解释一次前向计算和一次参数更新之后，再进入卷积神经网络，理解卷积为什么适合处理具有空间关系的数据。
- 先确认输入、输出和中间特征的形状，尝试手算简单卷积的尺寸变化。
- 再观察卷积核、步幅、填充和通道数变化对特征提取能力的影响。
- 接着学习 BatchNorm，重点比较训练和推理时的行为，以及它对训练稳定性的作用。
- 最后对照 ResNet 与 DenseNet，分析跳跃连接和密集连接怎样改善信息传递，并比较它们与普通堆叠结构的差别。
这个顺序适合自学，因为后面的网络结构都建立在前面的概念之上。若一上来就看残差块或密集连接，容易把结构图当成固定模板；先掌握卷积和归一化，再回头看网络连接方式，就能从张量流动、梯度传递和模块复用的角度理解设计原因。对于已经有其他框架经验的读者，则可以把基础部分当作接口适应，重点放在 TensorFlow 2 的模型组织方式以及具体结构的实现细节上。
资料怎么配合练习：把课时变成可验证实验
观看视频前，先写下三个问题：这一节要解决什么问题，输入和输出分别是什么，最后应该通过什么现象判断代码正确。播放过程中不要只复制代码，可以在关键位置暂停，自己补写层之间的调用关系和张量尺寸。第一次运行的目标只是得到可解释的基线结果，第二次再改变一个变量，例如卷积步幅、通道数量、归一化位置或连接方式，观察结果变化并记录原因。
配套的中文和英文深度学习参考资料适合用来查概念，而不是从头到尾替代实践。遇到公式看不懂时，先回到代码确认它对应哪一步计算；遇到代码看不懂时，再查参考资料中的定义。建议为每个实验保留输入形状、网络结构、训练过程、评估结果和个人结论，哪怕结果没有提升也要记录，因为这种对照能帮助判断问题来自数据、参数、结构还是实现。
- 第一轮练习只复现基本结果，确认环境、数据形状和训练流程没有问题。
- 第二轮只修改一个因素，避免同时改变多个参数后无法归因。
- 第三轮把可重复部分整理成独立函数或模块，例如数据准备、模型构建、训练和评估。
- 最后写一段实验说明，解释为什么选择某种结构，以及结果变化是否符合预期。
学完后能独立完成什么
完成这套内容后，可以独立搭建一个以卷积网络为核心的图像分类实验：明确输入数据和类别数量，完成数据整理，定义基础模型，设置损失和优化过程，执行训练并查看评估结果。进一步还可以把 BatchNorm、残差连接或密集连接作为可替换模块，设计结构对照实验，判断模型在训练速度、泛化表现和参数规模上的差异。
更重要的是，能够把示例中的代码重新组织成适合自己项目的结构，而不是依赖原有课时顺序。可以将数据处理、模型定义、训练循环、评估和推理分别整理，再通过参数控制输入尺寸、类别数和网络深度。遇到模型不收敛、训练集表现好而验证结果差、维度无法匹配等问题时，也能按照数据、形状、结构、损失和训练过程逐层排查。这样的练习方式，才会让资料从观看内容转化为可以反复套用的工程参考。
网易云课堂-深度学习与TensorFlow 2入门实战（完整版）
TensorFlow 2深度学习实战教程
编辑点评
系统讲解深度学习原理，实战案例丰富，适合初学者进阶。
⭐ 编辑推荐
本课程从基础到实战，带你全面掌握深度学习与TensorFlow 2。
✨ 课程亮点
课程目录
电子书2 条
- 花书-中文版.pdf [30.8 MB]
- 花书-深度学习-Eng.pdf [15.9 MB]
课时101 BatchNorm19 集
- 课时89 什么是卷积-4.mp4 [12.9 MB]
- 课时104 ResNet实战-1.mp4 [13.5 MB]
- 课时93 卷积神经网络-4.mp4 [15.3 MB]
- 课时94 池化与采样.mp4 [10.8 MB]
- 课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4 [14.2 MB]
- 课时105 ResNet实战-2.mp4 [14.3 MB]
- 课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4 [10.6 MB]
- 课时106 ResNet实战-3.mp4 [33.5 MB]
- 课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4 [13.4 MB]
- 课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4 [13.9 MB]
- 课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4 [20.0 MB]
- 课时92 卷积神经网络-3.mp4 [15.3 MB]
- 课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4 [45.2 MB]
- 课时86 什么是卷积-1.mp4 [20.4 MB]
- 课时90 卷积神经网络-1.mp4 [17.0 MB]
- 课时91 卷积神经网络-2.mp4 [16.0 MB]
- 课时88 什么是卷积-3.mp4 [41.2 MB]
- 课时107 ResNet实战-4.mp4 [62.5 MB]
- 课时87 什么是卷积-2.mp4 [15.0 MB]
11.循环神经网络RNN13 集
- 课时110 循环神经网络层-1.mp4 [13.9 MB]
- GRU原理与实战.mp4 [44.5 MB]
- 课时109 序列表示方法-2.mp4 [17.2 MB]
- 课时111 循环神经网络层-2.mp4 [32.4 MB]
- 课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4 [14.0 MB]
- 课时113 RNNCell使用-2.mp4 [11.7 MB]
- 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 [64.7 MB]
- 课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4 [14.1 MB]
- 课时108 序列表示方法-1.mp4 [15.6 MB]
- 课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4 [13.0 MB]
- LSTM实战.mp4 [49.6 MB]
- 课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4 [13.6 MB]
- 课时112 RNNCell使用-1.mp4 [14.8 MB]
04.Tensorflow 2基础操作18 集
- 课时35 数学运算.mp4 [18.9 MB]
- 课时28 索引与切片-4.mp4 [35.0 MB]
- 课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4 [15.8 MB]
- 课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4 [14.0 MB]
- 课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4 [13.4 MB]
- 课时30 维度变换-1.mp4 [27.7 MB]
- 课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4 [13.8 MB]
- 璇炬椂22 鍒涘缓Tensor-1.mp4 [14.9 MB]
- 璇炬椂24 鍒涘缓Tensor-3.mp4 [9.7 MB]
- 课时25 索引与切片-1.mp4 [26.9 MB]
- 课时21 tensorflow数据类型-2.mp4 [16.2 MB]
- 课时26 索引与切片-2.mp4 [29.1 MB]
- 课时31 维度变换-2.mp4 [16.9 MB]
- 课时32 维度变换-3.mp4 [11.3 MB]
- 课时29 索引与切片-5.mp4 [16.6 MB]
- 课时27 索引与切片-3.mp4 [9.1 MB]
- 璇炬椂23 鍒涘缓Tensor-2.mp4 [14.5 MB]
- 课时20 tensorflow数据类型-1.mp4 [16.9 MB]
07 随机梯度下降15 集
- 课时70 函数优化实战.mp4 [39.0 MB]
- 课时59 梯度下降-简介-1.mp4 [25.4 MB]
- 课时69 反向传播算法-2.mp4 [14.1 MB]
- 课时66 多输出感知机梯度.mp4 [17.7 MB]
- 课时68 反向传播算法-1.mp4 [14.1 MB]
- 课时67 链式法则.mp4 [18.3 MB]
- 课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4 [13.9 MB]
- 课时61 常见函数的梯度.mp4 [93.4 KB]
- 课时62 激活函数及其梯度.mp4 [21.4 MB]
- 课时64 损失函数及其梯度-2.mp4 [63.5 MB]
- 课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4 [32.4 MB]
- 课时60 梯度下降-简介-2.mp4 [14.4 MB]
- 课时63 损失函数及其梯度-1.mp4 [10.8 MB]
- 课时65 单输出感知机梯度.mp4 [51.9 MB]
- 课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4 [26.5 MB]
05.tensorflow 2高阶操作9 集
- 课时46 张量限幅-2.mp4 [17.4 MB]
- 课时40 合并与分割.mp4 [18.4 MB]
- 课时44 填充与复制.mp4 [17.4 MB]
- 课时41 数据统计.mp4 [20.3 MB]
- 课时48 高阶操作-2.mp4 [13.6 MB]
- 课时45 张量限幅-1.mp4 [13.7 MB]
- 课时43 张量排序-2.mp4 [38.4 MB]
- 课时47 高阶操作-1.mp4 [13.2 MB]
- 课时42 张量排序-1.mp4 [11.7 MB]
12.自编码器Auto-Encoders10 集
- 课时129 VAE实战-创建网络.mp4 [14.2 MB]
- 课时131 VAE实战-训练与测试.mp4 [20.5 MB]
- 璇炬椂123 Variational Auto-Encoders寮曞叆.mp4 [14.2 MB]
- 课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4 [19.2 MB]
- 课时119 无监督学习.mp4 [14.1 MB]
- 课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4 [12.5 MB]
- 课时120 Auto-Encoders原理.mp4 [45.0 MB]
- 课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4 [47.8 MB]
- 课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4 [12.6 MB]
- 课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4 [14.2 MB]
06 神经网络与全连接层10 集
- 课时50 数据加载-2.mp4 [10.6 MB]
- 课时55 输出方式.mp4 [16.5 MB]
- 课时53 全连接层-1.mp4 [14.2 MB]
- 课时52 测试（张量）实战.mp4 [25.7 MB]
- 课时49 数据加载-1.mp4 [13.8 MB]
- 课时54 全连接层-2.mp4 [16.5 MB]
- 课时56 误差计算-1.mp4 [13.5 MB]
- 课时51 数据加载-3.mp4 [12.0 MB]
- 课时58 误差计算-3.mp4 [40.7 MB]
- 课时57 误差计算-2.mp4 [13.0 MB]
15.【选看】Numpy实战BP神经网络9 集
- 课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4 [14.5 MB]
- 课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4 [13.8 MB]
- 课时159 BP神经网络反向传播-.mp4 [13.8 MB]
- 课时161 多层感知机的训练.mp4 [16.0 MB]
- 课时163 实战小结.mp4 [12.2 MB]
- 课时155 权值的表示.mp4 [36.0 MB]
- 课时157 BP神经网络前向传播.mp4 [14.6 MB]
- 课时162 多层感知机的测试.mp4 [19.2 MB]
- 课时156 多层感知机的实现.mp4 [14.0 MB]
14.【选看】人工智能发展简史7 集
- 课时151 CNN和LSTM的发明.mp4 [65.6 MB]
- 课时148 生物神经元结构.mp4 [5.9 MB]
- 课时152 人工智能低谷.mp4 [59.4 MB]
- 课时153 深度学习的诞生.mp4 [14.6 MB]
- 课时150 BP神经网络.mp4 [68.1 MB]
- 课时154 深度学习的爆发.mp4 [94.1 MB]
- 课时149 感知机的提出.mp4 [13.6 MB]
08.Keras高层接口9 集
- 课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4 [13.6 MB]
- 璇炬椂76 Keras楂樺眰API-1.mp4 [12.8 MB]
- 课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4 [36.2 MB]
- 璇炬椂78 Keras楂樺眰API-3.mp4 [28.3 MB]
- 课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4 [22.9 MB]
- 课时81 模型保存与加载.mp4 [17.1 MB]
- 课时79 自定义层或网络-1.mp4 [11.9 MB]
- 璇炬椂77 Keras楂樺眰API-2.mp4 [29.8 MB]
- 课时80 自定义层或网络-2.mp4 [15.1 MB]
13.对抗生成网络GAN15 集
- 课时134 GAN原理.mp4 [18.1 MB]
- 课时145 GAN实战-6.mp4 [14.3 MB]
- 课时133 画家的成长历程.mp4 [85.5 MB]
- 课时137 JS散度的缺陷.mp4 [34.5 MB]
- 课时142 GAN实战-3.mp4 [15.1 MB]
- 课时141 GAN实战-2.mp4 [27.2 MB]
- 课时139 WGAN-GP原理.mp4 [124.7 MB]
- 课时135 纳什均衡-D.mp4 [68.6 MB]
- 课时146 WGAN实战-1.mp4 [17.0 MB]
- 课时143 GAN实战-4.mp4 [16.1 MB]
- 课时140 GAN实战-.mp4 [17.3 MB]
- 课时136 纳什均衡-G.mp4 [34.6 MB]
- 课时132 数据的分布.mp4 [12.4 MB]
- 课时144 GAN实战-5.mp4 [12.9 MB]
- 课时147 WGAN实战-2.mp4 [20.7 MB]
01.深度学习初见4 集
- 课时3 开发环境安装-1.mp4 [14.1 MB]
- 课时4 开发环境安装-2.mp4 [16.9 MB]
- 课时2 深度学习框架介绍-2.mp4 [14.4 MB]
- 课时1 深度学习框架介绍-1.mp4 [14.3 MB]
09.过拟合4 集
- 课时87 交叉验证-2.mp4 [43.3 MB]
- 课时85 过拟合与欠拟合.mp4 [58.6 MB]
- 课时86 交叉验证-1.mp4 [28.2 MB]
- 课时 89 动量与学习率.mp4 [48.3 MB]
02.【选看】开发环境全程实录6 集
- 课时6 win10平台实录-2.mp4 [38.7 MB]
- 课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4 [22.3 MB]
- 课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4 [15.0 MB]
- 课时5 win10平台实录-1.mp4 [52.1 MB]
- 课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4 [28.6 MB]
- 课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4 [10.0 MB]
03.回归问题9 集
- 课时14 回归问题实战-2.mp4 [15.9 MB]
- 课时13 回归问题实战-1.mp4 [17.0 MB]
- 课时16 手写数字问题-2.mp4 [11.9 MB]
- 课时12 线性回归-2.mp4 [15.2 MB]
- 课时11 线性回归-1.mp4 [10.3 MB]
- 课时15 手写数字问题-1.mp4 [21.7 MB]
- 课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 [29.0 MB]
- 课时18 手写数字问题初体验-1.mp4 [14.5 MB]
- 课时17 手写数字问题-3.mp4 [14.2 MB]
软件资料2 条
- 课程安装软件-Win10.exe [3.0 GB]
- 课程安装软件-Ubuntu 18.04.exe [2.8 GB]
适合人群
- 深度学习爱好者
- 人工智能从业者
- 计算机专业学生
🎯 学习收获
- 掌握深度学习原理
- 熟练使用TensorFlow 2
- 具备实战能力
🎉 祝您学习愉快！
