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Tensorflow教程
1. 新手入门
1. 1 介绍
1. 2 下载与安装
1. 3 基本用法
2. 完整教程
2. 1 总览
2. 2 MNIST 数据下载
2. 3 MNIST机器学习入门
2. 4 深入MNIST
2. 5 TensorFlow运作方式入门
2. 6 卷积神经网络
2. 7 字词的向量表示
2. 8 递归神经网络
2. 9 曼德布洛特集合
2. 10 偏微分方程
3 进阶指南
3. 1总览
3. 2变量:创建、初始化、保存和加载
3. 3TensorBoard:可视化学习
3. 4TensorBoard: 图表可视化
3. 5数据读取
3. 6线程和队列
3. 7增加一个新 Op
3. 8自定义数据读取
3. 9使用 GPUs
3. 10共享变量
4.资源
4.1总览
4.2BibTex 引用
4.3示例使用
4.4FAQ
4.5术语表
4.6 TENSOR排名、形状和类型
 
 

综述 Overview
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Variables: 创建,初始化,保存,和恢复

TensorFlow Variables 是内存中的容纳 tensor 的缓存。这一小节介绍了用它们在模型训练时(during training)创建、保存和更新模型参数(model parameters) 的方法。

参看教程

TensorFlow 机制 101

用 MNIST 手写数字识别作为一个小例子,一步一步的将使用 TensorFlow 基础架构(infrastructure)训练大规模模型的细节做详细介绍。

参看教程

TensorBoard: 学习过程的可视化

对模型进行训练和评估时,TensorBoard 是一个很有用的可视化工具。此教程解释了创建和运行 TensorBoard 的方法,和使用摘要操作(Summary ops)的方法,通过添加摘要操作(Summary ops),可以自动把数据传输到 TensorBoard 所使用的事件文件。

参看教程

TensorBoard: 图的可视化

此教程介绍了在 TensorBoard 中使用可视化工具的方法,它可以帮助你理解张量流图的过程并 debug。

参看教程

数据读入

此教程介绍了把数据传入 TensorSlow 程序的三种主要的方法: Feeding, Reading 和 Preloading.

参看教程

线程和队列

此教程介绍 TensorFlow 中为了更容易进行异步和并发训练的各种不同结构(constructs)。

参看教程

添加新的 Op

TensorFlow 已经提供一整套节点操作()operation),你可以在你的 graph 中随意使用它们,不过这里有关于添加自定义操作(custom op)的细节。

参看教程

自定义数据的 Readers

如果你有相当大量的自定义数据集合,可能你想要对 TensorFlow 的 Data Readers 进行扩展,使它能直接以数据自身的格式将其读入。

参看教程

使用 GPUs

此教程描述了用多个 GPU 构建和运行模型的方法。

参看教程

共享变量 Sharing Variables

当在多 GPU 上部署大型的模型,或展开复杂的 LSTMs 或 RNNs 时,在模型构建代码的不同位置对许多相同的变量(Variable)进行读写常常是必须的。设计变量作用域(Variable Scope)机制的目的就是为了帮助上述任务的实现。

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