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TensorFlow教程：TensorFlow快速入门教程（非常详细）
TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架，它由 Google 开发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用，是目前最热门的机器学习框架。
除了 Python，TensorFlow 也提供了 C/C++、Java、Go、R 等其它编程语言的接口。
这套 TensorFlow 教程对一些常见的深度学习网络进行了介绍，并给出了完整的实现代码，不仅适合初学者入门，也适合程序员进阶。
本教程不再对 Python 语法进行讲解，没有基础的读者请猛击《Python入门教程》自行学习。
- 教程目录：
- 1. TensorFlow是什么
- 2. TensorFlow安装和下载（超详细）
- 3. 第一个TensorFlow程序（hello world）详解
- 4. TensorFlow程序结构（深度剖析）
- 5. TensorFlow常量、变量和占位符详解
- 6. TensorFlow矩阵基本操作及其实现
- 7. TensorFlow TensorBoard可视化数据流图
- 8. TensorFlow低版本代码自动升级为1.0版本
- 9. TensorFlow XLA加速线性代数编译器
- 10. TensorFlow指定CPU和GPU设备操作详解
- 11. 浅谈深度学习之TensorFlow
- 12. TensorFlow常用Python扩展包
- 13. 回归算法有哪些，常用回归算法（3种）详解
- 14. TensorFlow损失函数（定义和使用）详解
- 15. TensorFlow优化器种类及其用法详解
- 16. TensorFlow csv文件读取数据（代码实现）详解
- 17. TensorFlow实现简单线性回归
- 18. TensorFlow实现多元线性回归（超详细）
- 19. TensorFlow逻辑回归处理MNIST数据集
- 20. 浅谈感知机与神经网络（无师自通）
- 21. TensorFlow常用激活函数及其特点和用法（6种）详解
- 22. TensorFlow实现单层感知机详解
- 23. TensorFlow实现反向传播算法详解
- 24. TensorFlow多层感知机实现MINIST分类（详解版）
- 25. TensorFlow多层感知机函数逼近过程详解
- 26. TensorFlow超参数及其调整（超详细）
- 27. TensorFlow Keras及其用法（无师自通）
- 28. 卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解
- 29. 三维卷积神经网络预测MNIST数字详解
- 30. 卷积神经网络分类图片过程详解
- 31. 迁移学习及实操（使用预训练的VGG16网络）详解
- 32. DeepDream网络（TensorFlow创建）详解
- 33. TensorFlow实现文本情感分析详解
- 34. 深入了解VGG卷积神经网络滤波器
- 35. VGGNet、ResNet、Inception和Xception图像分类及对比
- 36. 预建深度学习提取特征及实现（详解版）
- 37. TensorFlow实现InceptionV3详解
- 38. TensorFlow WaveNet声音合成详解
- 39. TensorFlow实现视频分类的6种方法
- 40. RNN循环神经网络及原理（详解版）
- 41. 神经机器翻译（seq2seq RNN）实现详解
- 42. 注意力机制(基于seq2seq RNN)详解
- 43. RNN训练模型并生成文本过程详解
- 44. RNN循环神经网络实现预测比特币价格过程详解
- 45. 主成分分析法（PCA）原理和步骤（超级详细）
- 46. k均值聚类算法原理和（TensorFlow）实现（无师自通）
- 47. SOM自组织映射法原理及（TensorFlow）实现详解
- 48. 受限玻尔兹曼机（RBM）训练详解
- 49. 基于RBM受限玻尔兹曼机实现推荐系统
- 50. 基于DBN实现情绪检测（详解版）
- 51. 什么是自编码器，自编码器及其应用详解
- 52. 标准自编码器（TensorFlow实现）详解
- 53. 稀疏自编码器及TensorFlow实现详解
- 54. 去燥自编码器（TensorFlow）实现详解
- 55. 卷积自编码器（TensorFlow实现）
- 56. 堆叠自编码器及（TensorFlow）实现（详解版）
- 57. 什么是强化学习算法
- 58. OpenAI Gym安装和使用详解
- 59. 全连接神经网络实现（玩Pac-Man游戏）详解
- 60. Q learning原理及实现（Cart-Pole平衡游戏）详解
- 61. DQN算法原理及应用（实现Atari游戏）
- 62. David Silver策略梯度算法及实际应用（实现Pong游戏）
- 63. 深度学习在移动端的应用
- 64. Android移动端部署TensorFlow mobile
- 65. iPhone移动端部署TensorFlow mobile
- 66. 移动端优化TensorFlow代码详解
- 67. GAN生成式对抗网络及应用详解
- 68. GAN生成式对抗网络虚构MNIST图像详解
- 69. DCGAN及实际应用（虚构MNIST图像）
- 70. DCGAN实际应用：虚构名人面孔和其他数据集
- 71. VAE变分自编码器及其实现详解
- 72. CapsNet胶囊网络原理和TensorFlow实现详解
- 73. TensorFlow分布式详解
- 74. TensorFlow GPU的安装和使用
- 75. 玩转TensorFlow分布式（多GPU和多服务器）详解
- 76. TensorFlow分布式训练MNIST分类器
- 77. TensorFlow Serving运行Docker容器（详解版）
- 78. TensorFlow分布式在谷歌云平台运行详解
- 79. TensorFlow分布式在谷歌CloudML运行
- 80. TensorFlow分布式在Microsoft Azure上运行
- 81. TensorFlow分布式在Amazon AWS上运行