github程式碼的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

輕鬆學會Google TensorFlow 2：人工智慧深度學習實作開發(第三版)

為了解決github程式碼的問題，作者黃士嘉,林邑撰 這樣論述：

　　♔深入探討使用於自駕車的核心技術─先進駕駛輔助系統(ADAS)的物件偵測模型 　　♔運用TensorFlow 2和Keras API的強大靈活性和控制性   　　[ TensorFlow 2語法更簡潔 ]學習門檻較低，使初學者更容易上手 　　[ TensorFlow 2支援多個平台 ]可以在多種平台上訓練生成的網路模型 　　[ TensorFlow 2內建Keras高階API ]Keras與TensorFlow的相容性、方便性和效率更高 　　[ TensorFlow 2簡化API ]只保留tf.keras，清除較少人使用和重複的API   　　在人工智慧(AI)的時代，TensorFl

ow已經成為深度學習開發的主流程式庫，其功能強大、運算效率高、支援多個平台，造就了業界和學術界的廣泛使用。然而，TensorFlow 1的學習門檻高，對於剛入門的初學者來說相當難上手，針對這個問題，Google開發團隊推出TensorFlow 2。TensorFlow 2引入了Eager Execution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能，讓學習門檻大幅降低。本書使用最新的TensorFlow 2深度學習套件，並透過十三個章節的內容，讓讀者同時學習到理論與實務應用。   　　【本書精彩內容】 　　◎利用TensorFlow Keras API，並能充分理解使用簡潔指令

、自由組合且容易擴展的模塊化API的優勢。 　　◎利用tf.data資料輸入管道，速度更快、更簡單。 　　◎學習TensorFlow高階技巧：客製化網路層、損失函數、指標函數和回調函數。 　　◎學習TensorBoard高階技巧：TensorBoard低階API和超參數調校工具。 　　◎使用TensorFlow Datasets資料集平台，更方便下載和使用。 　　◎使用TensorFlow Hub開放預訓練模型平台，更方便搭建和使用預訓練權重。 　　◎了解神經網路反向傳遞的原理。 　　◎了解及實作全連接神經網路。 　　◎了解及實作卷積神經網路。 　　◎了解及實作遷移學習任務。 　　◎掌握訓練網

路的技巧：權重初始化的重要性、權重正規化、Dropout、Batch Normalization。 　　◎運用深度學習經典網路架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。 　　◎生成模型：AE、VAE、GAN、WGAN、WGAN-GP全面解說和實作。  　　◎了解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO v1、SSD、YOLO v2、FPN、RetinaNet、Mask R-CNN、YOLO v3、CornetNet、CFF-SSD 和DSNet等代表性的物件偵測架構。 　　◎實現YOLO v3物件偵測方法。

github程式碼進入發燒排行的影片

以生成式深度學習達成多語者跨語言之語音轉換

為了解決github程式碼的問題，作者劉祈宏 這樣論述：

本論文透過延伸前人研究[1]，使用文字不相關的非平行語料將語音轉換應用至多目標上，可將語音分離出文字內容與語者資訊。並藉由生成對抗式訓練，使得轉換之聲音更加自然。藉由本實驗室收集的台語語料，並結合公開語料集VCTK Corpus[2]同時混合訓練，以達成單一模型多語言跨語者之語音轉換。透過此技術收集知名人士的聲音，其可能在公開場合上鮮少或不曾公開發表過台語演說，藉由本研究的成果，我們可以將一般人的台語演講，轉換成此【目標語者】的聲音。藉由大家熟悉的聲音，增加台灣的年輕人對使用臺語的意願。在實驗設計與評估上，也分別從不同面向探討。在實驗的部分，我們從不同人數的訓練，資料片段長度的選擇以及單一性

別進行探討，在評估方面，我們分別使用主觀評估與客觀評估，分別採用平均評價計分(Mean Opinion Score, MOS)，以及梅爾倒譜失真度(Mel-cepstral distortion, MCD)作為衡量標準，兩者皆顯示藉由生成對抗式訓練之模型有較好的結果。同時我們也使用Spleeter[3]，將歌唱類聲音進行樂音分離，進行樂音分離後使用本文之模型進行語音轉換，並可取得初步之效果。此外，我們也時實現一個基於卷積神經網路之台語關鍵詞辨識，能夠辨識約30字詞。

輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發(第二版)

為了解決github程式碼的問題，作者黃士嘉,林邑撰 這樣論述：

　　♔初學者更容易上手的TensorFlow 2.0 　　♔透過Keras API可更加容易且快速搭建網路 　　♔運用TensorFlow 2.0和Keras API的強大靈活性和控制性 　　♔解析業界和學術界最流行的生成模型－VAE、GAN 　　[ TensorFlow 2.0語法更簡潔 ]學習門檻較低，使初學者更容易上手 　　[ TensorFlow 2.0支援多個平台 ]可以在多種平台上訓練生成的網路模型　　 　　[ TensorFlow 2.0內建Keras高階API ]Keras與TensorFlow的相容性、方便性和效率更高 　　[ TensorFlow 2.0簡化API ]

只保留tf.keras，清除較少人使用和重複的API 　　在人工智慧（AI）的時代，TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫，其功能強大、運算效率高、支援多個平台，造就了業界和學術界的廣泛使用。然而，TensorFlow 1.x版的學習門檻高，對於剛入門的初學者來說相當難上手，針對這個問題，Google開發團隊推出了TensorFlow 2.0版。TensorFlow 2.0引入了Eager Execution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能，讓學習門檻大幅降低。本書使用最新的TensorFlow 2.0深度學習套件，並透過十二個章節的內容，讓讀者同時學

習到理論與實務應用。 　　拿起這本書，你將學到： 　　◎利用TensorFlow Keras API，並能充分理解使用簡潔指令、自由組合且容易擴展的模塊化API的優勢。 　　◎利用tf.data資料輸入管道，速度更快、更簡單。 　　◎學習TensorFlow高階技巧：客製化網路層、損失函數、指標函數和回調函數。 　　◎學習TensorBoard高階技巧：TensorBoard低階API和超參數調校工具。 　　◎使用TensorFlow Datasets資料集平台，更方便下載和使用。 　　◎使用TensorFlow Hub開放預訓練模型平台，更方便搭建和使用預訓練權重。 　　◎了解神經網路反向

傳遞的原理。 　　◎了解及實作全連接神經網路。 　　◎了解及實作卷積神經網路。 　　◎了解及實作遷移學習任務。 　　◎掌握訓練網路的技巧：權重初始化的重要性、權重正規化、Dropout、Batch Normalization。 　　◎運用深度學習經典網路架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。 　　◎生成模型：AE、VAE、GAN、WGAN、WGAN-GP全面解說和實作。