TensorFlow如何入门,如何快速学习?

Google 官方教程:Google 基于 TensorFlow 的机器学习中文速成课程,它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。

GitHub 超 13000 星 TensorFlow 教程:简洁清晰还不太难!主要介绍从如何安装TensorFlow 到 TensorFlow 的基础知识,线性回归模型等基本的机器学习方法,神经网络的基本教程及代码。

简单粗暴TensorFlow:一篇精简的 TensorFlow 入门指导,基于 TensorFlow 的 Eager Execution(动态图)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手TensorFlow。

TensorFlow 深度学习基础课程:提供在线 jupyter notebook环境,边看教程边动手敲代码案例。主要讲解 TensorFlow 的基本用法。着重讲解使用 TensorFlow 搭建神经网络常用的低阶 API 和其集成的高阶 API :Keras。

斯坦福公开课 CS231n:AI圈领军人李飞飞老师亲自设计教学,专注深度学习在计算机视觉领域的应用,内容涵盖多种神经网络具体结构与训练应用细节,质量和内容都非常之高。

TensorFlow 官方文档中文版:官方中文社区的完整教程,从新手入门到实际案例。

TensorFlow 生成对抗网络实战:围绕生成对抗网络 GAN 展开,沿着 GAN 模型的发展轨迹逐步学习,使用不同类型的 GAN 实现图像生成、图像转换和图像超分辨率任务。

TensorFlow实战:作者由浅入深的首先介绍了TensorFlow的架构,以及与各种主流架构的对比。其次,开篇比较详细的介绍了TensorFlow的安装,分布CPU和GPU两个版本。接着,作者介绍了几种深度神经网络,包括最基础的前馈网络,重点介绍用于图像方面的卷积神经网络,以及用于文本和自然语言处理方面的循环神经网络,其不仅详细介绍了这些网络结构的原理,更有非常详尽的TensorFlow代码实现,同时,其间也包括了一些作者实践中的宝贵经验,如1*1卷积核的作用等,非常适合新手快速入门。

event_note 10月 17, 2022

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