Google 在全球有很多 GDE (Google Developers Expert),他们都是 Google 认可的资深专家。GDE 一直致力于通过各种形式传播和推广新技术,并帮助开发者解决开发过程中遇到的问题。
每一位 GDE 都对其所在的领域作出过特殊贡献。
《简单粗暴 TensorFlow》的作者李锡涵,积极致力于 TensorFlow 的推广。这篇精简的 TensorFlow 入门指导,基于 TensorFlow 的 Eager Execution(动态图)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow。
教程目录
1、前言
2、TensorFlow 安装
简易安装
正式安装
第一个程序
3、TensorFlow 基础
TensorFlow 1+1
基础示例:线性回归
4、TensorFlow 模型
模型(Model)与层(Layer)
基础示例:多层感知机(MLP)
卷积神经网络(CNN)
循环神经网络(RNN)
深度强化学习(DRL)
自定义层 *
Graph Execution 模式 *
5、TensorFlow 扩展
Checkpoint:变量的保存与恢复
TensorBoard:训练过程可视化
GPU 的使用与分配
6、附录:静态的 TensorFlow
TensorFlow 1+1
基础示例:线性回归
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