# 簡單的線性回歸
您可能使用過其他機器學習庫;現在讓我們練習使用 TensorFlow 學習簡單的線性回歸模型。在繼續討論特定于域的示例之前，我們將首先使用生成的數據集解釋這些概念。
我們將使用生成的數據集，以便來自所有不同域的讀者可以學習而不會被示例的特定域的細節所淹沒。
您可以按照 Jupyter 筆記本中的代碼`ch-04a_Regression`。
- TensorFlow 101
- 什么是 TensorFlow？
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- 代碼預熱 - Hello TensorFlow
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- 用于創建 Keras 模型的順序 API
- 用于創建 Keras 模型的函數式 API
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- 二分類
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- 用于圖像分類的 MLP
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- 用于時間序列回歸的 MLP
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- 使用 TensorFlow RNN 模型預處理數據集
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- 使用 TensorFlow 的 skip-gram 模型
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- TensorFlow 中的 LSTM 文本生成
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的自編碼器
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- TensorFlow 中的棧式自編碼器
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- Keras 中的去噪自編碼器
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- TF 服務：生產中的 TensorFlow 模型
- 在 TensorFlow 中保存和恢復模型
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- 使用保護程序類保存和恢復所選變量
- 保存和恢復 Keras 模型
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- 安裝 TF 服務
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- 提供 TF 服務模型
- 在 Docker 容器中提供 TF 服務
- 安裝 Docker
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- 遷移學習和預訓練模型
- ImageNet 數據集
- 再訓練或微調模型
- COCO 動物數據集和預處理圖像
- TensorFlow 中的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中預訓練的 VGG16 進行圖像分類
- TensorFlow 中的圖像預處理，用于預訓練的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中的再訓練的 VGG16 進行圖像分類
- Keras 的 VGG16
- 使用 Keras 中預訓練的 VGG16 進行圖像分類
- 使用 Keras 中再訓練的 VGG16 進行圖像分類
- TensorFlow 中的 Inception v3
- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 進行圖像分類
- 使用 TensorFlow 中的再訓練的 Inception v3 進行圖像分類
- 總結
- 深度強化學習
- OpenAI Gym 101
- 將簡單的策略應用于 cartpole 游戲
- 強化學習 101
- Q 函數（在模型不可用時學習優化）
- RL 算法的探索與開發
- V 函數（模型可用時學習優化）
- 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
- 總結
- 生成性對抗網絡
- 生成性對抗網絡 101
- 建立和訓練 GAN 的最佳實踐
- 使用 TensorFlow 的簡單的 GAN
- 使用 Keras 的簡單的 GAN
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷積 GAN
- 總結
- 使用 TensorFlow 集群的分布式模型
- 分布式執行策略
- TensorFlow 集群
- 定義集群規范
- 創建服務器實例
- 定義服務器和設備之間的參數和操作
- 定義并訓練圖以進行異步更新
- 定義并訓練圖以進行同步更新
- 總結
- 移動和嵌入式平臺上的 TensorFlow 模型
- 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
- iOS 上的 TF Mobile 演示
- TensorFlow Lite
- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
- 總結
- 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
- R 中的 TensorBoard
- R 中的 tfruns 包
- 總結
- 調試 TensorFlow 模型
- 使用tf.Session.run()獲取張量值
- 使用tf.Print()打印張量值
- 用tf.Assert()斷言條件
- 使用 TensorFlow 調試器（tfdbg）進行調試
- 總結
- 張量處理單元