本资源为北京大学周健老师《人工智能实践：Tensorflow笔记2》课程公开资料，内含课件及课程源码。

Keras中的Conv1D公路网，Tensorflow2.x和pytorch

GRADCAM-Tensorflow2-可视可解释AI Grad-CAM：深度网络通过基于梯度的本地化的视觉解释 安装Grad CAM： !pip install tf-explain src： : 论文：Grad-CAM：深度网络通过基于梯度的本地化的视觉解释 参考： : 摘要：我们提出了一种技术，该技术可为来自大量基于CNN的模型的决策产生“视觉解释”，从而使其更加透明。 我们的方法-梯度加权类激活映射（Grad-CAM），使用任何目标概念的梯度，流入最终的卷积层，以生成一个粗略的局部化地图，突出显示图像中用于预测该概念的重要区域。 Grad-CAM适用于各种CNN模型系列：（1）具有完全连接层的CNN，（2）用于结构化输出的CNN，（3）用于具有多模式输入或强化学习任务的CNN，无需任何架构变更或重新培训。 我们将Grad-CAM与细粒度的可视化相结合，以创建高分辨率的

nlpgnn 包装说明 自然语言处理领域当前正在发生巨大变化，近年来，已经提出了许多出色的模型，包括BERT，GPT等。 同时，图形神经网络作为一种精美的设计正在诸如TextGCN和Tensor-TextGCN等自然语言处理领域中不断使用。 该工具箱专用于自然语言处理，希望以最简单的方式实现模型。 关键字：NLP； 神经网络 楷模： 伯特 阿尔伯特 GPT2 TextCNN Bilstm +注意 GCN，GAN 杜松子酒 TextGCN，TextSAGE 示例（有关更多详细信息，请参见测试）： BERT-NER（中英文版） BERT-CRF-NER（中英文版） BERT-CLS

tensorflow2.0 Gpu版本，在cuda11.0 cudnn8.0-vs2019 下编译，需要依赖cuda11.0和cudnn8.0.

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