主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建。涉及卷积神经网络、循环神经网络等核心的技术，并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型。给出了分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法。

学习参考：

《TensorFlow学习指南：深度学习系统构建详解》英文PDF+源代码+部分中文PDF

英文完整版PDF，242页，带目录书签，彩色配图，文字可以复制粘贴；

中文部分PDF，包含第1、2、3章，文字可以复制粘贴；

配套源代码。

网盘下载：http://106.13.73.98/abc/213

《TensorFlow学习指南深度学习系统构建详解》英文PDF+源代码+部分中文PDF的更多相关文章

  1. [Tensorflow实战Google深度学习框架]笔记4

    本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 ...

  2. 基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

    一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1] ...

  3. TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN

    前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,Conv ...

  4. Tensorflow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

    前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只 ...

  5. 1 如何使用pb文件保存和恢复模型进行迁移学习（学习Tensorflow 实战google深度学习框架）

    学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https:/ ...

  6. TensorFlow+实战Google深度学习框架学习笔记（5）----神经网络训练步骤

    一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训 ...

  7. 学习《TensorFlow实战Google深度学习框架 (第2版) 》中文PDF和代码

    TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速. ...

  8. Docker学习（六）——Dockerfile文件详解

    Docker学习(六)--Dockerfile文件详解 一.环境介绍 1.Dockerfile中所用的所有文件一定要和Dockerfile文件在同一级父目录下,可以为Dockerfile父目录的子目录 ...

  9. Java学习-007-Log4J 日志记录配置文件详解及实例源代码

    此文主要讲述在初学 Java 时,常用的 Log4J 日志记录配置文件详解及实例源代码整理.希望能对初学 Java 编程的亲们有所帮助.若有不足之处,敬请大神指正,不胜感激!源代码测试通过日期为:20 ...

随机推荐

  1. 优秀Swift开源项目推荐

    工具类 SwiftyJSON:GitHub上最为开发者认可的JSON解析类 Safe.ijaimi:源码漏洞分析检测工具,一键完成 Dollar.swift:Swift版Lo-Dash(或unders ...

  2. [Test] Easy automated testing in NodeJS with TestCafe

    Quickly get up and running with sensible automated testing scenarios written in ES6. Installing and ...

  3. Jmeter添加响应断言

    1.使用Badboy录制登录页面->import to Jmeter 2.Jmeter打开保存的文件,在登录请求下添加响应断言

  4. Linux在中国的没落

    6月23日,Linux kernel 4.1(LTS)公布.在国际自由软件世界引起热烈反响. 反观我们国内,官方机构没有不论什么动静:在民间,Linux激情已经消失.与十几年前相比.Linux在国内已 ...

  5. 双系统给ubuntu增加分区

    http://www.th7.cn/system/lin/201506/106338.shtml http://www.linuxidc.com/Linux/2012-06/61983.htm 因为本 ...

  6. wireshark界面调整成英文的

    https://ask.wireshark.org/questions/48823/change-the-gui-language 英文版设置 From the Edit (Bearbeiten) m ...

  7. border:none与border:0的区别

    border:none与border:0的区别体现为两点:一是理论上的性能差异,二是浏览器兼容性的差异. 性能差异: [border:0;]把border设为“0”像素效果等于border-width ...

  8. python-深拷贝-浅拷贝

    python-深拷贝-浅拷贝 标签(空格分隔): 未分类 浅拷贝: 拷贝了引用,并没有拷贝内容 深拷贝: 深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝(递归)

  9. POJ 3190 priority_queue 贪心

    思路: 贪心?就算是吧 先把所有的开始时间排个序 如果当前的能匹配上已有的牛栏,就找开始时间最早的那个. 否则新加一个牛栏 整个过程用priority_queue实现就OK了.. //By Siriu ...

  10. codeforces 540 B School Marks【贪心】

    题意:一共n个数,给出其中k个数,要求这n个数的中位数为y,这n个数的和不超过x,补全剩下的n-k个数 先统计给出的k个数里面比中位数小的数, 如果cnt<=n/2,说明中位数还没有出现,把这n ...