TensorFlow 是解决机器学习和深度学习问题的流行库之一。在开发供 Google 内部使用后，它作为开源发布供公众使用和开发。让我们理解 TensorFlow 的三个模型： 数据模型 ， 编程模型 和 执行模型 。
目录
- 一、TensorFlow 101
- 二、TensorFlow 的高级库
- 三、Keras 101
- 安装 Keras
- Keras 中的神经网络模型
- 在 Keras 中创建模型的工作流程
- 创建 Keras 模型
- 用于创建 Keras 模型的顺序 API
- 用于创建 Keras 模型的函数式 API
- Keras 层
- Keras 核心层
- Keras 卷积层
- Keras 池化层
- Keras 本地连接层
- Keras 循环层
- Keras 嵌入层
- Keras 合并层
- Keras 高级激活层
- Keras 正则化层
- Keras 噪音层
- 将层添加到 Keras 模型
- 用于向 Keras 模型添加层的顺序 API
- 用于向 Keras 模型添加层的函数式 API
- 编译 Keras 模型
- 训练 Keras 模型
- 使用 Keras 模型进行预测
- Keras 的附加模块
- 用于 MNIST 数据集的 Keras 序列模型示例
- 总结
- 四、TensorFlow 中的经典机器学习
- 五、TensorFlow 和 Keras 中的神经网络和 MLP
- 六、TensorFlow 和 Keras 中的 RNN
- 七、TensorFlow 和 Keras 中的用于时间序列数据的 RNN
- 八、TensorFlow 和 Keras 中的用于文本数据的 RNN
- 九、TensorFlow 和 Keras 中的 CNN
- 十、TensorFlow 和 Keras 中的自编码器
- 十一、TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型
- 十二、迁移学习和预训练模型
- 十三、深度强化学习
- 十四、生成对抗网络
- 十五、TensorFlow 集群的分布式模型
- 十六、移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
- 十七、R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 十八、调试 TensorFlow 模型
- 十九、张量处理单元
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