- TensorFlow教程
- TensorFlow-主页
- TensorFlow-简介
- TensorFlow-安装
- 理解人工智能
- TensorFlow-数学基础
- 机器学习与深度学习
- TensorFlow-基础
- 卷积神经网络
- 递归神经网络
- TensorBoard可视化
- TensorFlow-词嵌入
- 单层感知器
- TensorFlow-线性回归
- TFLearn及其安装
- CNN与RNN的区别
- TensorFlow-Keras
- TensorFlow-分布式计算
- TensorFlow-导出
- 多层感知器学习
- 感知器的隐藏层
- TensorFlow-优化器
- TensorFlow-XOR实现
- 梯度下降优化
- TensorFlow-生成图形
- TensorFlow在图像识别中的应用
- 神经网络训练建议
TensorFlow教程
TensorFlow是一个面向所有开发人员的开源机器学习框架。它用于实现机器学习和深度学习应用程序。为了开发和研究人工智能的迷人想法,谷歌团队创建了TensorFlow。TensorFlow是用Python编程语言设计的,因此它被认为是一个易于理解的框架。
读者
本教程是为专注于各种机器学习和深度学习算法研究和开发的 Python 开发人员准备的。本教程的目的是描述所有 TensorFlow 对象和方法。
先决条件
在继续本教程之前,您需要具备任何 Python 编程语言的基本知识。人工智能概念的知识将是一个加分点。