TensorFlow 1.x 2.x教程大集合

30天吃掉那只TensorFlow2.0

《30天吃掉那只 TensorFlow2.0 》开篇辞
30天吃掉那只 TensorFlow2.0 简介
1-1，结构化数据建模流程范例
1-2，图片数据建模流程范例
1-3，文本数据建模流程范例
1-4，时间序列数据建模流程范例
2-1，张量数据结构
2-2，三种计算图
2-3，自动微分机制
3-1，低阶API示范
3-2，中阶API示范
3-3，高阶API示范
4-1，张量的结构操作
4-2，张量的数学运算
4-3，AutoGraph的使用规范
4-4，AutoGraph的机制原理
4-5，AutoGraph和tf.Module
5-1,数据管道Dataset
5-2，特征列feature_column
5-3，激活函数activation
5-4，模型层layers
5-5，损失函数losses
5-6，评估指标指标
5-7，优化器optimizers
5-8，回调函数callbacks
6-1，构建模型的3种方法
6-2，训练模型的3种方法
6-3，使用单GPU训练模型
6-4，使用多GPU训练模型
6-5，使用TPU训练模型
6-6，使用tensorflow-serving部署模型
6-7，使用spark-scala调用tensorflow2.0训练好的模型

2.x系列

【TensorFlow2.x系列第1篇】如何在Anaconda中安装TensorFlow
【TensorFlow2.x系列第2篇】TensorFlow2.x基础语法使用
【TensorFlow2.x系列第3篇】构造机器学习模型的步骤
【TensorFlow2.x系列第4篇】深度学习中的激活函数

TensorFlow实践

TensorFlow实践（1）——开启一个新世界
TensorFlow实践（2）——基础概念（1）
TensorFlow实践（3）——基础概念（2）
TensorFlow实践（4）——线性回归模型
TensorFlow实践（5）——多元线性回归模型
TensorFlow实践（6）——线性回归模型项目实践
TensorFlow实践（7）——逻辑回归模型
TensorFlow实践（8）——利用优化器寻找函数最小值
TensorFlow实践（9）——普通BP神经网络
TensorFlow实践（10）——卷积神经网络模型LeNet5
TensorFlow实践（11）——卷积函数详解
TensorFlow实践（12）——池化函数详解
TensorFlow实践（13）——保存和复用训练好的模型
TensorFlow实践（14）——创建多个数据流图
TensorFlow实践（15）——指定节点执行设备

1.x系列

TensorFlow1教程——1.1"Hello World"
TensorFlow1教程——1.2库的基本操作
TensorFlow1教程——1.3Eager模式的基本介绍
TensorFlow1教程——2.1线性回归
TensorFlow1教程——2.2线性回归（Eager模式）
TensorFlow1教程——2.3逻辑回归
TensorFlow1教程——2.4逻辑回归（Eager模式）
TensorFlow1教程——2.5临近算法（Nearest Neighbor）
TensorFlow1教程——2.6 K-Means

其他

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