TensorFlow教程：TensorFlow快速入门教程（非常详细）
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TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架，它由 Google 开发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用，是目前最热门的机器学习框架。
除了 Python，TensorFlow 也提供了 C/C++、Java、Go、R 等其它编程语言的接口。
这套 TensorFlow 教程对一些常见的深度学习网络进行了介绍，并给出了完整的实现代码，不仅适合初学者入门，也适合程序员进阶。
本教程不再对 Python 语法进行讲解，没有基础的读者请猛击《Python入门教程》自行学习。
- 教程目录：
- 1.TensorFlow是什么
- 2.TensorFlow安装和下载（超详细）
- 3.第一个TensorFlow程序（hello world）详解
- 4.TensorFlow程序结构（深度剖析）
- 5.TensorFlow常量、变量和占位符详解
- 6.TensorFlow矩阵基本操作及其实现
- 7.TensorFlow TensorBoard可视化数据流图
- 8.TensorFlow低版本代码自动升级为1.0版本
- 9.TensorFlow XLA加速线性代数编译器
- 10.TensorFlow指定CPU和GPU设备操作详解
- 11.浅谈深度学习之TensorFlow
- 12.TensorFlow常用Python扩展包
- 13.回归算法有哪些，常用回归算法（3种）详解
- 14.TensorFlow损失函数（定义和使用）详解
- 15.TensorFlow优化器种类及其用法详解
- 16.TensorFlow csv文件读取数据（代码实现）详解
- 17.TensorFlow实现简单线性回归
- 18.TensorFlow实现多元线性回归（超详细）
- 19.TensorFlow逻辑回归处理MNIST数据集
- 20.浅谈感知机与神经网络（无师自通）
- 21.TensorFlow常用激活函数及其特点和用法（6种）详解
- 22.TensorFlow实现单层感知机详解
- 23.TensorFlow实现反向传播算法详解
- 24.TensorFlow多层感知机实现MINIST分类（详解版）
- 25.TensorFlow多层感知机函数逼近过程详解
- 26.TensorFlow超参数及其调整（超详细）
- 27.TensorFlow Keras及其用法（无师自通）
- 28.卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解
- 29.三维卷积神经网络预测MNIST数字详解
- 30.卷积神经网络分类图片过程详解
- 31.迁移学习及实操（使用预训练的VGG16网络）详解
- 32.DeepDream网络（TensorFlow创建）详解
- 33.TensorFlow实现文本情感分析详解
- 34.深入了解VGG卷积神经网络滤波器
- 35.VGGNet、ResNet、Inception和Xception图像分类及对比
- 36.预建深度学习提取特征及实现（详解版）
- 37.TensorFlow实现InceptionV3详解
- 38.TensorFlow WaveNet声音合成详解
- 39.TensorFlow实现视频分类的6种方法
- 40.RNN循环神经网络及原理（详解版）
- 41.神经机器翻译（seq2seq RNN）实现详解
- 42.注意力机制(基于seq2seq RNN)详解
- 43.RNN训练模型并生成文本过程详解
- 44.RNN循环神经网络实现预测比特币价格过程详解
- 45.主成分分析法（PCA）原理和步骤（超级详细）
- 46.k均值聚类算法原理和（TensorFlow）实现（无师自通）
- 47.SOM自组织映射法原理及（TensorFlow）实现详解
- 48.受限玻尔兹曼机（RBM）训练详解
- 49.基于RBM受限玻尔兹曼机实现推荐系统
- 50.基于DBN实现情绪检测（详解版）
- 51.什么是自编码器，自编码器及其应用详解
- 52.标准自编码器（TensorFlow实现）详解
- 53.稀疏自编码器及TensorFlow实现详解
- 54.去燥自编码器（TensorFlow）实现详解
- 55.卷积自编码器（TensorFlow实现）
- 56.堆叠自编码器及（TensorFlow）实现（详解版）
- 57.什么是强化学习算法
- 58.OpenAI Gym安装和使用详解
- 59.全连接神经网络实现（玩Pac-Man游戏）详解
- 60.Q learning原理及实现（Cart-Pole平衡游戏）详解
- 61.DQN算法原理及应用（实现Atari游戏）
- 62.David Silver策略梯度算法及实际应用（实现Pong游戏）
- 63.深度学习在移动端的应用
- 64.Android移动端部署TensorFlow mobile
- 65.iPhone移动端部署TensorFlow mobile
- 66.移动端优化TensorFlow代码详解
- 67.GAN生成式对抗网络及应用详解
- 68.GAN生成式对抗网络虚构MNIST图像详解
- 69.DCGAN及实际应用（虚构MNIST图像）
- 70.DCGAN实际应用：虚构名人面孔和其他数据集
- 71.VAE变分自编码器及其实现详解
- 72.CapsNet胶囊网络原理和TensorFlow实现详解
- 73.TensorFlow分布式详解
- 74.TensorFlow GPU的安装和使用
- 75.玩转TensorFlow分布式（多GPU和多服务器）详解
- 76.TensorFlow分布式训练MNIST分类器
- 77.TensorFlow Serving运行Docker容器（详解版）
- 78.TensorFlow分布式在谷歌云平台运行详解
- 79.TensorFlow分布式在谷歌CloudML运行
- 80.TensorFlow分布式在Microsoft Azure上运行
- 81.TensorFlow分布式在Amazon AWS上运行
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