上週分享了一份 TensorFlow 官方的中文版教程,此次分享的是在 Github 上的一份簡單易懂的教程,項目地址是:python
以下圖所示,已經有超過7000的 Star了github
這個倉庫的目標是提供一份簡單且容易上手的 TensorFlow 教程,每一個教程都包含源代碼,而且大部分都包含有一份文檔。算法
TensorFlow 是一個用於多任務數據流編程的開源軟件庫。它是一個符號數學庫,同時也能應用在如神經網絡方面的機器學習應用。它在谷歌能夠同時應用在研究和工程中。編程
TensorFlow 是谷歌大腦團隊開發出來做爲谷歌內部使用的。它在2015年9月份公佈出來,並採用 Apache 2.0 開源協議。微信
目前最新的穩定版本是 2018年9月27日的1.11.0版本。網絡
開始這個開源項目的動機有不少。TensorFlow 是目前可用的最好的深度學習框架之一,因此應該問的是如今網上能找到這麼多關於 TensorFlow 教程,爲何還須要建立這個開源項目呢?框架
深度學習如今是很是的火,而且如今也有快速和優化實現算法和網絡結構的需求。而 TensorFlow 就是爲了幫助實現這個目標而設計出來的。機器學習
TensorFlow 的亮點就在於它能夠很是靈活的設計模塊化的模型,可是這對於初學者是一個缺點,由於這意味着須要考慮不少東西才能創建一個模型。模塊化
固然,上述問題由於有不少高級的 API 接口,如 Keras(keras.io/) 和 Slim(github.com/tensorflow/…) 等經過抽象機器學習算法中的許多模塊的軟件庫而獲得較好的解決。
對於 TensorFlow 來講,一件很是有趣的事情就是如今處處均可以找到它的身影。大量的研究者和開發者都在使用它,並且它的社區正以光速的速度發展起來。因此不少問題均可以輕鬆解決,由於在它的社區中有很是多的人都在使用,大部分人都會遇到相同的問題。
TensorFlow 的安裝和環境配置能夠以下面動圖所示,按照這個教程:github.com/open-source… 操做便可。
這裏主要推薦的是採用虛擬環境安裝的方式,一是能夠避免安裝庫衝突的問題,特別是由於 python 的版本問題;第二個是能夠自定義工做環境,針對 python 的 2.x 版本 和 3.x 版本分別設置不一樣的虛擬環境,安裝不一樣的軟件庫。
接下來就是本教程的主要內容了,大部分的教程都包含了文檔的說明,全部的教程都有代碼和用 Jupyter notebook 編寫的代碼,也就是 Ipython。
入門的代碼:github.com/open-source…
IPython 形式:github.com/open-source…
Ipython:github.com/open-source…
Ipython:github.com/open-source…
Ipython:github.com/open-source…
Ipython:github.com/open-source…
Ipython:github.com/open-source…
Ipython:github.com/open-source…
Ipython:github.com/open-source…
Ipython:github.com/open-source…
這就是本次分享的 TensorFlow 教程,後面我也會繼續分享對這個教程的學習筆記和翻譯。
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