什么是TensorFlow?

TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

机器学习

  • 深度学习:关于神经网络的机器学习高级课程,其中包含大量的图片和文字模型
  • 机器学习规则:关于机器学习工程的最佳做法
  • deeplearn.js:用于在浏览器中进行互动式模型训练和推理的开放源代码工具包

TensorFlow

教程

模型/工程

由TensorFlow提供技术支持

  • YOLO TensorFlow – 实现YOLO:实时物体检测
  • android-yolo – 在安卓设备商使用YOLO实行实时物体检测,由TensorFlow提供技术支持
  • Magenta – 在制作音乐和艺术中使用机器智能提升艺术形态(研究项目)

视频

论文

官方公告

社区

    • First Contact with TensorFlow – 第一次接触TensorFlow》。作者 Jordi Torres 是UPC Barcelona Tech 的教授。也是 Barcelona 超级计算中心的研究经理和高级顾问
    • Deep Learning with Python – 深度学习之python》,使用Keras在Theano和TensorFlow开发深度学习模型
    • TensorFlow for Machine Intelligence – TensorFlow实现机器智能》,提供完成的教程,从基本的图运算到在实际应用中制造深度学习模型
    • Getting Started with TensorFlow – TensorFlow入门》,开始学习并使用谷歌最新的数据计算库TensorFlow来深度分析数据
    • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow – 通过Scikit-Learn和TensorFlow来实践机器学习》,覆盖了机器学习的基础、训练以及在多个服务器和GPU上部署深度学习网络,以及CNN、RNN、自动编码器和Deep Q.
    • Building Machine Learning Projects with Tensorflow》 – 这本书包含了多个不同类型的工程,来说明TensorFlow在不同场景中的应用,这本书的工程包括了训练模型、机器学习、深度学习以及多种神经网络,每个工程都是一个精妙的、有意义的项目,会教我们如何使用TensorFlow并在使用中如何对数据分层

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