英語不行？你能夠試試TensorFlow官方中文版教程

機器之心編輯，參與：思源。

如今 TensorFlow 有官方中文版教程啦，之前的英文版 Tutorials 有了對應的中文翻譯。各位還在 TensorFlow 門前徘徊的開發者們，如今能夠對着中文教程學習各類流行模型啦。

TensorFlow 最近提供了官方中文版教程（Tutorials）和中文版指南（Guide）。其中教程主要介紹了 TensorFlow 的基本概念，以及各類基礎模型的簡單實現方法，這些模型基本上都是用 Keras 等易於理解的高階 API 完成。而指南則深刻介紹了 TensorFlow 的工做原理，包括高階 API、Estimator、低階 API 和 TensorBoard 等。

項目地址：tensorflow.google.cn/tutorials/?…

中文版教程

TensorFlow 是一個用於研究和生產的開源機器學習庫。TensorFlow 提供了各類 API，可供初學者和專家在臺式電腦、移動設備或雲端環境下進行開發。而中文版教程的目的是但願能爲初學者提供瞭解及入門 TensorFlow 的知識，包括用 Keras 實現最基本的分類和迴歸模型、使用 Eager Execution 構建定製化神經網絡、使用 Estimator 構建大規模機器學習等。

如上展現了 TensorFlow 第一步學習的一些內容，其中第一個基本分類介紹瞭如何使用全鏈接網絡處理 Fashion-MNIST 數據集，這一教程完整地介紹了 TensorFlow 的主要流程，剩下的 4 個初步教程也會一步步教你怎樣使用它。

除了入門的 Keras，用於研究的 Eager Execution 和用於大規模訓練的 Estimator 也都有中文介紹。不過它們一樣會提供一些 Github 項目，這些項目大多數還都是保留英文，這兩部分只有介紹性的文章會提供中文。

後面剩下的就是大量前沿模型了，這些模型不少都提供的是對應 Github 地址或 Colab 教程地址，所以它們大部分也都是英文的，不過既然入了門，再理解這些模型也就沒問題了。整體而言，這些教程能夠分爲生成模型、視覺模型、序列模型和數據表徵等 18 種模型。

最後，教程部分還提供了後續學習計劃，包括詳細瞭解 TensorFlow 和機器學習兩部分。其中 TensorFlow 提供了指南、TensorFlow.js 和 TFLite 等學習路徑，機器學習提供了 CS231n、機器學習速成課程、CS 20 等課程推薦。

中文指南

若是讀者原本就有比較好的基礎，那麼咱們在實踐中可能會遇到不少具體問題，例如調用 TPU、使用靜態計算圖、或者使用 TensorBoard 進行可視化等。當遇到這些特定問題時，咱們能夠看一看 TensorFlow 指南，它可能會提供詳細的介紹。

中文指南主要分爲如下部分，這些內容都有中文介紹，因此閱讀性仍是挺高的。

高階 API

• Keras：用於構建和訓練深度學習模型的 TensorFlow 高階 API。

• Eager Execution：一個以命令方式編寫 TensorFlow 代碼的 API，就像使用 NumPy 同樣。

• Estimator：一個高階 API，能夠提供已準備好執行大規模訓練和生產的徹底打包的模型。

• 導入數據：簡單的輸入管道，用於將您的數據導入 TensorFlow 程序。

Estimator

• Estimator：瞭解如何將 Estimator 用於機器學習。

• 預建立的 Estimator：預建立的 Estimator 的基礎知識。

• 檢查點：保存訓練進度並從保存的地方繼續訓練或推斷。

• 特徵列：在不對模型作出更改的狀況下處理各類類型的輸入數據。

• Estimator 的數據集：使用 tf.data 輸入數據。

• 建立自定義 Estimator：編寫本身的 Estimator。

加速器

• 使用 GPU：介紹了 TensorFlow 如何將操做分配給設備，以及如何手動更改此類分配。

• 使用 TPU：介紹瞭如何修改 Estimator 程序以便在 TPU 上運行。

低階 API

• 簡介：介紹瞭如何使用高階 API 以外的低階 TensorFlow API 的基礎知識。

• 張量：介紹瞭如何建立、操做和訪問張量（TensorFlow 中的基本對象）。

• 變量：詳細介紹瞭如何在程序中表示共享持久狀態。

• 數據流圖：這是 TensorFlow 將計算表示爲操做之間的依賴關係的一種表示法。

• 會話：TensorFlow 跨一個或多個本地或遠程設備運行數據流圖的機制。若是您使用低階 TensorFlow API 編程，請務必閱讀並理解本單元的內容。若是您使用高階 TensorFlow API（例如 Estimator 或 Keras）編程，則高階 API 會爲您建立和管理圖和會話，可是理解圖和會話依然對您有所幫助。

• 保存和恢復：介紹瞭如何保存和恢復變量及模型。