TensorFlow教程和文章推荐大全 -DZone AI

19-11-14 banq

在本文中,您将找到有关TensorFlow的所有文章集,TensorFlow   “用于机器学习的端到端开源平台”。我们为刚开始使用基础知识的初学者提供了文章和教程,并且为真正想深入学习机器学习,深度学习和TensorFlow的专业人士提供了文章。

TensorFlow初学者

  1.  Tim Spann 撰写的TensorFlow简介。此Refcard将帮助您了解TensorFlow的工作原理,如何安装它以及如何从深入的示例开始。
  2. Mokhtar Ebrahim 撰写的TensorFlow简介。TensorFlow是Google开发的用于解决复杂数学问题的库。TensorFlow的简介包含您需要了解的所有内容!
  3. Sathiyakugan Balakrishan撰写的《TensorFlow简而言之》。让我们看一下TensorFlow并探索图形以及使用它们的好处。
  4. Rinu Gour 的TensorFlow各种用法。探究开源AI框架TensorFlow的各种用途。
  5. Javin Paul 编写5个针对程序员TensorFlow和ML课程。本文介绍了面向程序员的五门TensorFlow和机器学习课程,例如TensorFlow的完整指南,以供使用Python进行深度学习。
  6. 什么是TensorFlow及其新增功能? 由Shailna Patidar撰写。本文提供有关TensorFlow的信息,例如它的用途,使用位置,功能,并提供有关如何在项目中使用它的教程。
  7. 了解TensorFlow:  Ngoc Minh Tran的矢量。了解如何使用TensorFlow库中的函数来实现矢量操作。
  8.  Javin Paul 编写5个针对程序员TensorFlow和ML课程。在本文中,了解一些最佳的在线课程,以供程序员学习TensorFlow和机器学习。

TensorFlow初学者教程

  1. TensorFlow入门: Akshansh Jain的简介。了解TensorFlow是什么的基本概念,了解数据流图,了解张量是什么以及了解如何开始使用TensorFlow。
  2. Vinod Pahuja撰写的使用Java / JavaScriptTensorFlow入门。了解如何使用Java和/或JavaScript在TensorFlow中创建经过均方误差和梯度下降训练的基本线性回归模型。
  3. TensorFlow入门:  Akshansh Jain 编写您的第一个程序。通过构建和运行计算图,学习如何使用Python在TensorFlow中实现非常基本的程序。

TensorFlow 2.0

  1. TensorFlow 2.0: Kevin Vu的动态,可读性和高度扩展。在本文中,我们将看看TensorFlow 2.0并探索主要变化和值得注意的项目。
  2. TensorFlow 2.0- Akif Kamal 需要知道的内容。讨论TensorFlow 2.0发行版的更改以及对开发人员而言为何重要。

TensorFlow和...

  1. TensorFlow.js和  Laurence Moroney的自定义分类器。在本文中,签出一个模型,并使用Python中的tensorflowjs库将其转换为TensorFlow.js。
  2. 如何使用GPU训练TensorFlow模型  (作者:Kseniya Savitsina)。GPU可以加速机器学习模型的训练。在本文中,探索启用GPU的AWS实例的设置,以在TensorFlow中训练神经网络。
  3. 转移学习:如何使用  Francesco Azzola的TensorFlow机器学习对图像进行分类。本文介绍了如何使用TensorFlow机器学习平台使用Transfer Learning对图像进行分类。
  4.  由Ngoc Minh Tran 学习TensorFlow:线性回归。在本文中,请参阅线性回归简介,并了解如何使用TensorFlow。 
  5.  Shubham Dangare的TensorFlow深度学习(第1部分)。本文教我们更多有关TensorFlow的深度学习知识。
  6.  Francesco Azzola撰写的将ML应用于具有Android Things和TensorFlow物联网的文章。了解如何结合使用Android Things和TensorFlow将AI和ML引入物联网项目。

 

              

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