應老師的任務需要我加入了深度學習的行列，接觸了一段時間，下面對自己的學習做一個總結。剛開始學習深度學習tensorflow,網上大多的教程都是用他們已有的資料來學習tensorflow,像mnist資料，cifar10資料，說實話這對於我這種小白來說用處不大，例子程式跑了幾篇對於它的執行方式還是模模糊糊的，前一段時間在網上找到一個用貓狗圖片資料做自己的深度學習的視訊系列，感覺蠻有用的，這是連結http://i.youku.com/deeplearning101。下面我就基於對這個視訊系列的學習談談自己的學習經驗。

    做這個實驗首先就是要下載資料，資料需要在https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats這裡下載，資料是貓和狗的圖片資料，每類共有12500張，通過資料我們就能知道目前的深度學習是通過對大量的資料進行對比學習而實現的。下完資料後將它解壓提取到自己建好的資料夾中，這裡我要說明一下，我用的作業系統是ubuntu，對於剛接觸Linux作業系統的人來說，對檔案的路徑一直不是很清楚，通過網上查詢終於找到了一個方法，點選開啟你的檔案目錄後按Ctrl+L便可以在上方看到你的檔案路徑，這就是訓練資料的圖片路徑，後面的python指令碼中會用到。

    接著便是下載執行的指令碼，https://github.com/kevin28520/My-TensorFlow-tutorials?spm=a2hzp.8244740.0.0，由於是小白，所以執行部分的程式碼都是用別人的，目前我對於tensorflow的程式碼還是一知半解，而這也是我接下來學習的方向，但是這並不影響目前階段對實驗的操作學習，開啟training.py指令碼將路徑地址改成自己的地址，執行後便可以訓練自己的資料了。