TensorFlow 是 Google 研發的第二代人工智慧學習系統,是 Google 為了幫助全球開發者們更加方便和高效地開發機器學習 (Machine Learning)和人工智慧 (AI) 應用而開發的一整套開發平臺和框架。被廣泛應用於語音識別和影像識別等多項機器學習、深度學習領域。開發者可以使用 TensorFlow 輕鬆進行模型的構建和訓練。
為了方便開發者和研究人員瞭解學習和使用 TensorFlow,我們準備了下列內容。併為大家提供了 TensorFlow 中文文件。
TensorFlow 中文文件說明 ?
TensorFlow Docs 是由掘金翻譯計劃實時維護的 TensorFlow 官方文件中文版,維護者由全球各大公司開發人員和各著名高校研究者及學生組成。歡迎大家加入維護團隊,歡迎提 Issue 和 PR。
詳細內容請見 TensorFlow 中文文件
教程 ?
如果你還沒有安裝 TensorFlow,可以按照以下教程進行安裝:
- 在 Ubuntu 上安裝 TensorFlow
- 在 macOS 中安裝 TensorFlow
- 在 Windows 上安裝 TensorFlow
- 通過原始碼安裝 TensorFlow
- 安裝 TensorFlow for C
- 安裝 Go 版本 Tensorflow
- 安裝 TensorFlow for Java
接下來,如果你對 TensorFlow 還不熟悉,請閱讀下面連結中的文件,其中包括:為機器學習新手準備的指南、為有機器學習經驗的讀者準備的指南、高階 API 中的關鍵功能介紹和適用於進階使用者的介紹:
接下來學習如何在真實世界中部署模型:
接下來可以學習在 TensorFlow 中進行各種特定任務的教程:包括影像識別,序列,資料的表示和非機器學習類內容
進一步的文件會深入介紹 TensorFlow 的工作細節。包括頂層 API、底層 API、機器學習概念、TensorFlow 偵錯程式、TensorBoard 和其他內容。
在訓練機器學習模型時,效能往往是一個值得關注的問題。接下來你可以學習數種優化效能的方法:
最後可以學習如何向 TensorFlow 新增功能等更加深入的問題:
此外還有前段時間 Google 官方推出的 機器學習速成課程。
Q&
A ?
問:掘金為什麼翻譯 TensorFlow 官方文件?
答:網上有各種版本的 TensorFlow 中文文件,但存在質量差、版本舊和不維護等問題,為了解決這些痛點,為 TensorFlow 學習者提供更可靠的學習資源,降低 TensorFlow 的門檻,讓更多開發者能夠觸及新興技術,掘金翻譯計劃進行了這次文件的翻譯。
問:我可以加入文件維護嗎?
答:當然可以,你需要先了解掘金翻譯計劃,學習 譯者教程,在 這兒 申請加入翻譯計劃,申請通過後先進行一篇以上的文章校對(為了熟悉流程),然後學習 TensorFlow 中文文件維護說明,之後就可以在 這兒 和 這兒 進行文件翻譯和校對任務。也可以發現文件有不足發起 Pull Request 進行修改。
問:我可以和掘金翻譯計劃合作麼?
答:當然可以,對於翻譯計劃相關的活動,掘金會給足量的曝光。聯絡請加微信:517010193 或 掃描二維碼。
下面為大家提供些 Tensorflow 相關學習資源
權威資源 ?
- ? 官網:www.tensorflow.org
- ? 中文版文件:TensorFlow Docs
- ? Google+:TensorFlow Google+ 社群
- ? Github:https://github.com/tensorflow
- ? Twitter:https://twitter.com/tensorflow
- ? Slack:http://gdsub.cn/tfcn
視訊 ?
- Deep Learning | Coursera
- Machine Learning | Coursera
- Machine Learning Foundations: A Case Study Approach | Coursera
- Tensorflow tutorials (Eng Sub) 神經網路系列教程 | YouTube
相關開源庫 ?
- Tensorboard: TensorFlow’s Visualization Toolkit
- Tensor2tensor: A library for generalized sequence to sequence models
- Tensorboard-plugin-example
- Playground: Play with neural networks
- Skflow: Simplified interface for TensorFlow for Deep Learning
- Flod: Deep learning with dynamic computation graphs in TensorFlow
- TensorFlow-Examples: TensorFlow Tutorial and Examples for Beginners with Latest APIs
- tflearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow
感謝以下譯者 ?
- pkuwwt, JohnJiangLA, lsvih, foxxnuaa, leviding, edvardhua, XatMassacrE, changkun
- shi-xiaopeng, charsdavy, romeo0906, carriecc, wzy816, windhaunting, tobiaslee, MRNIU
- caoyi0905, joyking7, jasonxia23, vuuihc, xiaoxi666, bobmayuze, cacppuccino, filosfino
- witmax, missmisslonely, gzponline, San-greal, owenlyn, SallyGo, ppp-man, Quorafind,
- elijahxyc, linbaiwpi, zcgeng, whatbeg, asdf2014, MoutainOne, LilianYe, Raoul1996,
- mnikn, PeterChenYijie, jaymz1439, xfffrank, luffydream, GanymedeNil, liaodalin19903,
活動支援方 ?
相關活動 ?
更多資訊 ?
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