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1.1 介绍

1.2 下载及安装

1.3 基本用法

2.1 总览

2.2 MNIST 数据下载

2.3 MNIST 入门

2.4 MNIST 进阶

2.5 TensorFlow 运作方式入门

2.6 卷积神经网络

2.7 字词的向量表示

2.8 递归神经网络

2.9 曼德布洛特(Mandelbrot)集合

2.10 偏微分方程

3.1 总览

3.2 变量:创建、初始化、保存和加载

3.3 TensorBoard:可视化学习

3.4 TensorBoard:图表可视化

3.5 读取数据

3.6 线程和队列

3.7 添加新的Op

3.8 自定义数据读取

3.9 使用gpu

3.10 共享变量

4.1 总览

4.2 BibTex 引用

4.3 示例使用

4.4 FAQ

4.5 术语表

4.6 Tensor排名、形状和类型

5.1 更多TF相关资源

5.2 更多机器学习资源

6.1.1 Class Env

6.1.2 Class Env Wrapper

6.1.3 Class Random Access File

6.1.4 Class Session

6.1.5 Class Status

6.1.6 Class Tensor

6.1.7 Class Tensor Buffer

6.1.8 Class Tensor Shape

6.1.9 Class Tensor Shape Iter

6.1.10 Class Tensor Shape Utils

6.1.11 Class Thread

6.1.12 Class Writable File

6.1.13 Struct Session Options

6.1.14 Struct State

6.1.15 Struct Tensor Shape Dim

6.1.16 Struct Thread Options

6.1.17 Index

6.3.1 Array Ops

6.3.2 Client

6.3.3 Constant Op

6.3.4 Control Flow Ops

6.3.5 Framework

6.3.6 Image

6.3.7 Index

6.3.8 Io Ops

6.3.9 Math Ops

6.3.10 Nn

6.3.11 Python Io

6.3.12 Sparse Ops

6.3.13 State Ops

6.3.14 Train

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6.3.7 Index

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2023-12-01

Building Graphs:
Constants, Sequences, and Random Values:
Variables:
Tensor Transformations:
Math:
Control Flow:
Images:
Sparse Tensors:
Inputs and Readers:
Data IO (Python functions):
- tf_record_iterator
- TFRecordWriter
Neural Network:
Running Graphs:
Training:

免责声明：以上内容版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。感谢每一位辛勤著写的作者，感谢每一位的分享。

不妥之处，敬请雅正

最后更新: 2023-12-01

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