# 航空公司乘客數據集
為了簡潔起見，我們選擇了一個名為國際航空公司乘客（航空通票）的非常小的數據集。該數據包含從 1949 年 1 月到 1960 年 12 月的每月總乘客數量。數據集中的數字是指數千的數量。該數據集最初由 Box 和 Jenkins 在 1976 年的工作中使用。它作為 **TimeSeries 數據集庫**（ **TSDL** ）的一部分與 Rob Hyndman 教授的各種其他時間序列數據集一起收集。在澳大利亞莫納什大學。后來，TSDL 被轉移到 DataMarket（ [http://datamarket.com](http://datamarket.com) ）。
您可以從以下鏈接下載數據集：[https://datamarket.com/data/set/22u3/international-airline-passengers-monthly-totals-in-thousands-jan-49-dec-60](https://datamarket.com/data/set/22u3/international-airline-passengers-monthly-totals-in-thousands-jan-49-dec-60).
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- ImageNet 數據集
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- TensorFlow 中的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中預訓練的 VGG16 進行圖像分類
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- 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
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- 總結
- 深度強化學習
- OpenAI Gym 101
- 將簡單的策略應用于 cartpole 游戲
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- 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