主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建。涉及卷积神经网络、循环神经网络等核心的技术，并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型。给出了分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法。

学习参考：

《TensorFlow学习指南：深度学习系统构建详解》英文PDF+源代码+部分中文PDF

英文完整版PDF，242页，带目录书签，彩色配图，文字可以复制粘贴；

中文部分PDF，包含第1、2、3章，文字可以复制粘贴；

配套源代码。

网盘下载：http://106.13.73.98/abc/213

《TensorFlow学习指南深度学习系统构建详解》英文PDF+源代码+部分中文PDF的更多相关文章

  1. [Tensorflow实战Google深度学习框架]笔记4

    本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 ...

  2. 基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

    一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1] ...

  3. TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN

    前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,Conv ...

  4. Tensorflow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

    前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只 ...

  5. 1 如何使用pb文件保存和恢复模型进行迁移学习（学习Tensorflow 实战google深度学习框架）

    学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https:/ ...

  6. TensorFlow+实战Google深度学习框架学习笔记（5）----神经网络训练步骤

    一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训 ...

  7. 学习《TensorFlow实战Google深度学习框架 (第2版) 》中文PDF和代码

    TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速. ...

  8. Docker学习（六）——Dockerfile文件详解

    Docker学习(六)--Dockerfile文件详解 一.环境介绍 1.Dockerfile中所用的所有文件一定要和Dockerfile文件在同一级父目录下,可以为Dockerfile父目录的子目录 ...

  9. Java学习-007-Log4J 日志记录配置文件详解及实例源代码

    此文主要讲述在初学 Java 时,常用的 Log4J 日志记录配置文件详解及实例源代码整理.希望能对初学 Java 编程的亲们有所帮助.若有不足之处,敬请大神指正,不胜感激!源代码测试通过日期为:20 ...

随机推荐

  1. 精品JS代码收藏大全

    1. oncontextmenu="window.event.returnvalue=false" 将彻底屏蔽鼠标右键 <table border oncontextmenu ...

  2. A题之变态青蛙跳

    一仅仅青蛙一次能够跳上1级台阶,也能够跳上2级--它也能够跳上n级. 求该青蛙跳上一个n级的台阶总共同拥有多少种跳法. 分析: 这是一个斐波拉契数列的引申问题,先来看看斐波拉契数列: n<=1, ...

  3. Thinking in States

    Thinking in States Niclas Nilsson PEOPLE IN THE REAL WORLD HAVE A WEIRD RELATIONSHIP WITH STATE. Thi ...

  4. codeforces@281 B

    shui #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm&g ...

  5. 福建省赛-- Common Tangents(数学几何)

    Problem B Common Tangents Accept: 191    Submit: 608 Time Limit: 1000 mSec    Memory Limit : 32768 K ...

  6. 131.typename在嵌套类中的作用

    #include <iostream> using namespace std; class myit { public: static int num; class itit { }; ...

  7. OpenGL编程逐步深入（十）索引绘制

    准备知识 OpenGl提供了一些绘图函数.到目前为止我们使用的glDrawArrays绘图函数属于"顺序绘制".这意味着顶点缓冲区从指定的偏移量开始被扫描,每X(点为1,直线为2等 ...

  8. WebRTC Native APIs

    WebRTC Native APIs The WebRTC Native APIs implementation is based on W3C’s WebRTC 1.0: Real-time Com ...

  9. vue 父子组件传值：props和$emit

    <!--子组件页面--> <template> <div class="hello"> <!-- 添加一个input输入框 添加keypr ...

  10. python 高阶函数 与关键字参数

    修饰器 之前我一直有一个疑惑,就是修饰器里面对函数的操作为什么不能直接写进函数里面就好了吗?何必这么麻烦呢,当我进一步理解之后,原来修饰器的作用就是完成那些不能写进函数里面的功能的,好比必须要等到函数 ...