......

1    TensorFlow基础  1

1.1  TensorFlow概要  1

1.2  TensorFlow编程模型简介  4

2    TensorFlow和其他深度学习框架的对比  18

2.1  主流深度学习框架对比  18

2.2  各深度学习框架简介  20

3    TensorFlow第一步  39

3.1  TensorFlow的编译及安装  39

3.2  TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字  46

4    TensorFlow实现自编码器及多层感知机  55

4.1  自编码器简介  55

4.2  TensorFlow实现自编码器  59

4.3  多层感知机简介  66

4.4  TensorFlow实现多层感知机  70

5    TensorFlow实现卷积神经网络  74

5.1  卷积神经网络简介  74

5.2  TensorFlow实现简单的卷积网络  80

5.3  TensorFlow实现进阶的卷积网络  83

6    TensorFlow实现经典卷积神经网络  95

6.1  TensorFlow实现AlexNet  97

6.2  TensorFlow实现VGGNet  108

6.3  TensorFlow实现GoogleInceptionNet  119

6.4  TensorFlow实现ResNet  143

6.5  卷积神经网络发展趋势  156

7    TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec  159

7.1  TensorFlow实现Word2Vec  159

7.2  TensorFlow实现基于LSTM的语言模型  173

7.3  TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier  188

8    TensorFlow实现深度强化学习  195

8.1  深度强化学习简介  195

8.2  TensorFlow实现策略网络  201

8.3  TensorFlow实现估值网络  213

9    TensorBoard、多GPU并行及分布式并行  233

9.1  TensorBoard  233

9.2  多GPU并行  243

9.3  分布式并行  249

10    TF.Learn从入门到精通  259

10.1  分布式Estimator  259

10.2  深度学习Estimator  267

10.3  机器学习Estimator  272

10.4  DataFrame  278

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