从零开始自己搭建复杂网络（以Tensorflow为例）
从零开始自己搭建复杂网络（以MobileNetV2为例）
tensorflow经过这几年的发展，已经成长为最大的神经网络框架。而mobileNetV2在经过Xception的实践与深度可分离卷积的应用之后，相对成熟和复杂，对于我们进行网络搭建的学习有着很大的帮助。
在 Mac OS X 上安装 TensorFlow
在 Mac OS X 上安装 TensorFlow
这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。
注意：从 1.2 版本开始，在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。
深度学习必备：通过VNC连接ubuntu（linux）工作站
说到深度学习，配置搭建环境是最重要的，一些深度学习库的搭建和尝试是必须的。比如pytorch、TensorFlow等优秀的深度框架在linux下可以很好的运行，这里通过使用两台电脑（一台win10、一台ubuntu）来进行深度学习环境的搭建。
TensorFlow构建循环神经网络
前言
前面在《循环神经网络》文章中已经介绍了深度学习的循环神经网络模型及其原理，接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现一个循环神经网络，该例子能通过训练给定的语料生成模型并实现对字符的预测。
基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类
2018年9月17日笔记
tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。
DNN是deep neural network的简称，中文叫做深层神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。
《TensorFlow深度学习实战》一导读
本书介绍如何有效地使用谷歌的深度学习开源框架TensorFlow，还将实现不同的深度学习网络。本书除了对一些常见的模型进行了理论介绍，还给出了完整的实现代码，不仅能够对深度学习初学者进行理论与实践的指导，还能为开发人员提供程序设计借鉴。