gluonbook包索引

函数、类等名称 定义所在章节
accuracy Softmax 回归的从零开始实现
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)
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 Gluon 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 Gluon 实现
RNNModel 循环神经网络的 Gluon 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 Gluon 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