更新时间：2021-05-18 16:56:08
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第1章 初识TensorFlow
1.1 当前应用
1.2 安装TensorFlow
1.3 总结
第2章 你的第一个分类器
2.1 关键部分
2.2 获取训练数据
2.3 下载训练数据
2.4 理解分类
2.5 其他设置
2.6 逻辑停止点
2.7 机器学习公文包
2.8 训练日
2.9 保存模型以供持续使用
2.10 为什么隐藏测试集
2.11 使用分类器
2.12 深入研究网络
2.13 所学技能
2.14 总结
第3章 TensorFlow工具箱
3.1 快速预览TensorBoard
3.2 安装TensorBoard
3.3 自动化运行
3.4 总结
第4章 猫和狗
4.1 回顾notMNIST
4.2 训练日
4.3 真实的猫和狗
4.4 保存模型以供持续使用
4.5 使用分类器
4.6 所学技能
4.7 总结
第5章 序列到序列模型——你讲法语吗
5.1 快速预览
5.2 大量信息
5.3 训练日
5.4 总结
第6章 探索文本含义
6.1 额外设置
6.2 所学技能
6.3 总结
第7章 利用机器学习赚钱
7.1 输入和方法
7.2 处理问题
7.3 更进一步
7.4 个人的实际考虑
7.5 所学技能
7.6 总结
第8章 医疗应用
8.1 挑战
8.2 数据
8.3 管道
8.4 更进一步
8.5 所学技能
8.6 总结
第9章 生产系统自动化
9.1 系统概述
9.2 创建项目
9.3 加载预训练模型以加速训练
9.4 为数据集训练模型
9.5 在生产中利用模型提供服务
9.6 在生产中自动化微调
9.7 总结
第10章 系统上线
10.1 快速浏览亚马逊Web服务
10.2 应用程序概述
10.3 Mechanical Turk概览
10.4 总结
第11章 更进一步——21个课题
11.1 数据集和挑战赛
11.2 TensorFlow项目
11.3 有趣的项目
11.4 Caffe转TensorFlow
11.5 TensorFlow-Slim
11.6 总结
第12章 高级安装
12.1 安装
12.2 利用Anaconda管理TensorFlow
12.3 总结
