# 動態展示位置
`tf.device()` 也可以傳遞函數名而不是設備字符串。在這種情況下，該函數必須返回設備字符串。此函數允許使用復雜的算法將變量放在不同的設備上。例如，TensorFlow 在 `tf.train.replica_device_setter()` 中提供循環設備設置器，我們將在下一節中討論。
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- RL 算法的探索與開發
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- 強化學習技巧
- 強化學習的樸素神經網絡策略
- 實現 Q-Learning
- Q-Learning 的初始化和離散化
- 使用 Q-Table 進行 Q-Learning
- Q-Network 或深 Q 網絡（DQN）的 Q-Learning
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- 生成性對抗網絡
- 生成性對抗網絡 101
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷積 GAN
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- 使用 TensorFlow 集群的分布式模型
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- 定義集群規范
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- 移動平臺上的 TensorFlow
- Android 應用中的 TF Mobile
- Android 上的 TF Mobile 演示
- iOS 應用中的 TF Mobile
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- TensorFlow Lite
- Android 上的 TF Lite 演示
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- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安裝 TensorFlow 和 Keras 軟件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估計器 API
- R 中的 Keras API
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- R 中的 tfruns 包
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- 調試 TensorFlow 模型
- 使用tf.Session.run()獲取張量值
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- 使用 TensorFlow 調試器（tfdbg）進行調試
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