TensorflowPractice 🌀 《TensorFlow实战》 黄文坚 | 唐源 - 源代码讲解 1 TensorFlow基础 1.1 TensorFlow概要 1.2 TensorFlow编程模型简介 2 TensorFlow和其他深度学习框架对比 2.1 主流深度学习框架对比 2.2 各深度学习框架简介 3 TensorFlow第一步 3.1 TensorFlow的编译与安装 3.2 TensorFlow实现Softmax Regression识别手写数字 4 TensorFlow实现自编码机和多层感知机 4.1 自编码机简介 4.2 TensorFlow实现自编码器 4.3 多层感知机简介 4.4 TensorFlow实现多层感知器 5 TensorFlow实现卷积神经网络 5.1 卷积神经网络简介 5.2 TensorFlow实现简单的卷积网络 5.3 TensorFlow实现进阶的卷积网络 6 TensorFlow实现经典卷积神经网络 6.1 TensorFlow实现AlexNet 6.2 TensorFlow实现VGGNet 6.3 TensorFlow实现GoogleInceptionNet 6.4 TensorFlowResNet 6.5 卷积神经网络发展趋势 7 TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec 7.1 TensorFlow实现Word2Vec 7.2 TensorFlow实现基于LSTM的语言模型 7.3 TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier 8 TensorFlow实现深度强化学习 8.1 深度强化学习简介 8.2 TensorFlow实现策略网络 8.3 TensorFlow实现估值网络 9 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 9.1 TensorBoard 9.2 多GPU并行 9.3 分布式并行 10 TF.learn从入门到精通 10.1 分布式Estimator 10.2 深度学习Estimator 10.3 机器学习Estimator 10.4 DataFrame 10.5 监督其Monitors 11 TF.Contrib的其他组件 11.1 统计分布 11.2 Layer模块 11.3 性能分析器tfprof