# TensorFlow 深度學習實戰指南中文版
> 原文：[Hands-on Deep Learning with TensorFlow]()
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> 協議：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
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> 自豪地采用[谷歌翻譯](https://translate.google.cn/)
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> 不要擔心自己的形象，只關心如何實現目標。——《原則》，生活原則 2.3.c
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- 二、回歸
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- TensorFlow 深度學習中文第二版
- 一、人工神經網絡
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- TensorFlow 深度學習實戰指南中文版
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- 十一、TF 服務：生產中的 TensorFlow 模型
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- 十三、深度強化學習
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- 十七、R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 十八、調試 TensorFlow 模型
- 十九、張量處理單元
- TensorFlow 機器學習秘籍中文第二版
- 一、TensorFlow 入門
- 二、TensorFlow 的方式
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- 前言
- 1.?TensorFlow 基礎知識
- 2. TensorFlow 中的線性回歸
- 3. TensorFlow 中的聚類
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- 6. 并行
- 后記
- TensorFlow 學習指南
- 一、基礎
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- 三、學習
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- TensorFlow Rager 教程
- 一、如何使用 TensorFlow Eager 構建簡單的神經網絡
- 二、在 Eager 模式中使用指標
- 三、如何保存和恢復訓練模型
- 四、文本序列到 TFRecords
- 五、如何將原始圖片數據轉換為 TFRecords
- 六、如何使用 TensorFlow Eager 從 TFRecords 批量讀取數據
- 七、使用 TensorFlow Eager 構建用于情感識別的卷積神經網絡（CNN）
- 八、用于 TensorFlow Eager 序列分類的動態循壞神經網絡
- 九、用于 TensorFlow Eager 時間序列回歸的遞歸神經網絡
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- 圖嵌入綜述：問題，技術與應用
- 一、引言
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- 第1章概論
- 第2章多層網絡
- 2.1.4生成對抗網絡
- 2.2.1最近ConvNets演變中的關鍵架構
- 2.2.2走向ConvNet不變性
- 2.3時空卷積網絡
- 第3章了解ConvNets構建塊
- 3.2整改
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- 第四章現狀
- 4.2打開問題
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- 第 1 部分：TensorFlow 2.00 Alpha 簡介
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- 第 2 部分：TensorFlow 2.00 Alpha 中的監督和無監督學習
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- 一、TensorFlow 的設置和介紹
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- 十、參考文獻