TensorFlow学习笔记之三——适合入门的一些资源

简介: Github上除了有TensorFlow的源码库之外,还有一些很不错的适合入门的资源。现在将目前已经接触到的资源整理出来,和大家分享。1、TensorFlow源码库https://github.com/tensorflow/tensorflow2、TensorFlow中文文档https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh3、TensorFlow入门例子库1,每个例子都有对应的Notebook说明。

Github上除了有TensorFlow的源码库之外,还有一些很不错的适合入门的资源。现在将目前已经接触到的资源整理出来,和大家分享。

1、TensorFlow源码库

https://github.com/tensorflow/tensorflow

2、TensorFlow中文文档

https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh

3、TensorFlow入门例子库1,每个例子都有对应的Notebook说明。

https://github.com/pkmital/tensorflow_tutorials

4、TensorFlow入门例子库2

https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials

5、TensorFlow入门例子库3,每个例子都有对应的Notebook说明。

https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples


TensorFlow学习课程:

http://learningtensorflow.com/index.html

这个网站按照入门的顺序,安排课程介绍如何学习TensorFlow,并且配备了一些例子和资料,很适合入门初学者学习。

——————未完待续————————




目录
相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
TensorFlow入门指南:基础概念与安装
【4月更文挑战第17天】TensorFlow入门指南介绍了该流行深度学习框架的基础概念和安装步骤。核心概念包括张量(多维数组)、计算图(表示计算任务的图结构)、会话(执行环境)以及变量(存储模型参数)。安装TensorFlow可通过pip或conda,GPU支持需额外条件。安装成功后,通过Python验证版本即可开始使用。
|
TensorFlow 算法框架/工具
tensorflow 入门学习
tensorflow 入门学习
44 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
推荐系统离线评估方法和评估指标,以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。
推荐系统离线评估方法和评估指标,以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。
439 0
|
2月前
|
缓存 TensorFlow 算法框架/工具
TensorFlow学习笔记(一): tf.Variable() 和tf.get_variable()详解
这篇文章详细介绍了TensorFlow中`tf.Variable()`和`tf.get_variable()`的使用方法、参数含义以及它们之间的区别。
85 0
|
2月前
|
TensorFlow 算法框架/工具
Tensorflow学习笔记(二):各种tf类型的函数用法集合
这篇文章总结了TensorFlow中各种函数的用法,包括创建张量、设备管理、数据类型转换、随机数生成等基础知识。
40 0
|
4月前
|
C# 开发者 前端开发
揭秘混合开发新趋势:Uno Platform携手Blazor,教你一步到位实现跨平台应用,代码复用不再是梦!
【8月更文挑战第31天】随着前端技术的发展,混合开发日益受到开发者青睐。本文详述了如何结合.NET生态下的两大框架——Uno Platform与Blazor,进行高效混合开发。Uno Platform基于WebAssembly和WebGL技术,支持跨平台应用构建;Blazor则让C#成为可能的前端开发语言,实现了客户端与服务器端逻辑共享。二者结合不仅提升了代码复用率与跨平台能力,还简化了项目维护并增强了Web应用性能。文中提供了从环境搭建到示例代码的具体步骤,并展示了如何创建一个简单的计数器应用,帮助读者快速上手混合开发。
102 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
深度学习入门:使用Python和TensorFlow构建你的第一个神经网络
【8月更文挑战第31天】 本文是一篇面向初学者的深度学习指南,旨在通过简洁明了的语言引导读者了解并实现他们的第一个神经网络。我们将一起探索深度学习的基本概念,并逐步构建一个能够识别手写数字的简单模型。文章将展示如何使用Python语言和TensorFlow框架来训练我们的网络,并通过直观的例子使抽象的概念具体化。无论你是编程新手还是深度学习领域的新兵,这篇文章都将成为你探索这个激动人心领域的垫脚石。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
使用TensorFlow进行深度学习入门
【5月更文挑战第18天】本文介绍了TensorFlow深度学习入门,包括TensorFlow的概述和一个简单的CNN手写数字识别例子。TensorFlow是由谷歌开发的开源机器学习框架,以其灵活性、可扩展性和高效性著称。文中展示了如何安装TensorFlow,加载MNIST数据集,构建并编译CNN模型,以及训练和评估模型。此外,还提供了预测及可视化结果的代码示例。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
使用TensorFlow进行深度学习入门
【5月更文挑战第11天】本文引导读者入门TensorFlow深度学习,介绍TensorFlow——Google的开源机器学习框架,用于处理各种机器学习问题。内容包括TensorFlow安装(使用pip)、核心概念(张量、计算图和会话)以及构建和训练简单线性回归模型的示例。通过这个例子,读者可掌握TensorFlow的基本操作,包括定义模型、损失函数、优化器以及运行会话。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 区块链
TensorFlow 和 Keras 应用开发入门:1~4 全
TensorFlow 和 Keras 应用开发入门:1~4 全
214 0