......

1    TensorFlow基礎  1

1.1  TensorFlow概要  1

1.2  TensorFlow編程模型簡介  4

2    TensorFlow和其他深度學習框架的對比  18

2.1  主流深度學習框架對比  18

2.2  各深度學習框架簡介  20

3    TensorFlow第一步  39

3.1  TensorFlow的編譯及安裝  39

3.2  TensorFlow實現SoftmaxRegression識彆手寫數字  46

4    TensorFlow實現自編碼器及多層感知機  55

4.1  自編碼器簡介  55

4.2  TensorFlow實現自編碼器  59

4.3  多層感知機簡介  66

4.4  TensorFlow實現多層感知機  70

5    TensorFlow實現捲積神經網絡  74

5.1  捲積神經網絡簡介  74

5.2  TensorFlow實現簡單的捲積網絡  80

5.3  TensorFlow實現進階的捲積網絡  83

6    TensorFlow實現經典捲積神經網絡  95

6.1  TensorFlow實現AlexNet  97

6.2  TensorFlow實現VGGNet  108

6.3  TensorFlow實現GoogleInceptionNet  119

6.4  TensorFlow實現ResNet  143

6.5  捲積神經網絡發展趨勢  156

7    TensorFlow實現循環神經網絡及Word2Vec  159

7.1  TensorFlow實現Word2Vec  159

7.2  TensorFlow實現基於LSTM的語言模型  173

7.3  TensorFlow實現BidirectionalLSTMClassifier  188

8    TensorFlow實現深度強化學習  195

8.1  深度強化學習簡介  195

8.2  TensorFlow實現策略網絡  201

8.3  TensorFlow實現估值網絡  213

9    TensorBoard、多GPU並行及分布式並行  233

9.1  TensorBoard  233

9.2  多GPU並行  243

9.3  分布式並行  249

10    TF.Learn從入門到精通  259

10.1  分布式Estimator  259

10.2  深度學習Estimator  267

10.3  機器學習Estimator  272

10.4  DataFrame  278

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