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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)mkdir_if_not_exist:实战 Kaggle 比赛:图像分类(CIFAR-10)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:循环神经网络的简洁实现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 计算的简洁实现RNNModel:循环神经网络的简洁实现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:循环神经网络的简洁实现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