這是使用 TensorFlow 實現流行的機器學習演算法的教程彙集。本彙集的目標是讓讀者可以輕鬆通過案例深入 TensorFlow。

這些案例適合那些想要清晰簡明的 TensorFlow 實現案例的初學者。本教程還包含了筆記和帶有註解的程式碼。

教程索引

0 - 先決條件

機器學習入門：

1 - 入門

Hello World：

基本操作：

2 - 基本模型

最近鄰：

線性迴歸：

Logistic 迴歸：

3 - 神經網路

多層感知器：

卷積神經網路：

迴圈神經網路（LSTM）：

雙向迴圈神經網路（LSTM）：

動態迴圈神經網路（LSTM）

自編碼器

4 - 實用技術

儲存和恢復模型

圖和損失視覺化

Tensorboard——高階視覺化

5 - 多 GPU

多 GPU 上的基本操作

資料集

更多案例

接下來的示例來自 TFLearn ，這是一個為 TensorFlow 提供了簡化的介面的庫。你可以看看，這裡有很多示例和預構建的運算和層。

教程

TFLearn 快速入門。通過一個具體的機器學習任務學習 TFLearn 基礎。開發和訓練一個深度神經網路分類器。

基礎

計算機視覺

自然語言處理

強化學習

其他

Notebooks

可延展的 TensorFlow