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作者 krahenbuhl 时间 2020-04-09
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本教程旨在通过示例轻松地深入TensorFlow。为了可读性,它包括笔记本和解释源代码,无论是TF v1和v2。

它适用于初学者谁想找到明确和简洁的例子张量流。除了传统的“原始”TensorFlow实现之外,您还可以找到最新的TensorFlow API实践(如层、估计器、数据集等)。

layers estimator dataset

更新(08/17/2019):添加了新的TensorFlow 2.0示例!(很快就会有更多)。

如果您使用的是旧的TensorFlow版本(0.11及以下),请看这里。

教程索引

0-先决条件

1-简介

2-基本模型

3-神经网络

被监督的
无监督

4-公用设施

5-数据管理

6-多GPU

TensorFlow 2.0版

TF v2的教程索引在这里提供:TensorFlow 2.0示例。

数据集

有些例子需要MNIST数据集进行训练和测试。别担心,运行examples时会自动下载此数据集。MNIST是一个手写数字的数据库,要快速描述此数据集,可以查看此笔记本。

官方网站:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。

安装

要下载所有示例,只需克隆此存储库:

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

要运行它们,还需要最新版本的TensorFlow。要安装它:

pip install tensorflow

或(有GPU支持):

pip install tensorflow_gpu

有关TensorFlow安装的更多详细信息,可以查看TensorFlow安装指南

更多示例

以下示例来自TFLearn,它是一个为TensorFlow提供简化接口的库。你可以看看,有很多例子和预先构建的操作和层。

教程

实例