1 TensorFlow基礎 1
1.1 TensorFlow概要 1
1.2 TensorFlow編程模型簡介 4
2 TensorFlow和其他深度學習框架的對比 18
2.1 主流深度學習框架對比 18
2.2 各深度學習框架簡介 20
3 TensorFlow第一步 39
3.1 TensorFlow的編譯及安裝 39
3.2 TensorFlow實現SoftmaxRegression識彆手寫數字 46
4 TensorFlow實現自編碼器及多層感知機 55
4.1 自編碼器簡介 55
4.2 TensorFlow實現自編碼器 59
4.3 多層感知機簡介 66
4.4 TensorFlow實現多層感知機 70
5 TensorFlow實現捲積神經網絡 74
5.1 捲積神經網絡簡介 74
5.2 TensorFlow實現簡單的捲積網絡 80
5.3 TensorFlow實現進階的捲積網絡 83
6 TensorFlow實現經典捲積神經網絡 95
6.1 TensorFlow實現AlexNet 97
6.2 TensorFlow實現VGGNet 108
6.3 TensorFlow實現GoogleInceptionNet 119
6.4 TensorFlow實現ResNet 143
6.5 捲積神經網絡發展趨勢 156
7 TensorFlow實現循環神經網絡及Word2Vec 159
7.1 TensorFlow實現Word2Vec 159
7.2 TensorFlow實現基於LSTM的語言模型 173
7.3 TensorFlow實現BidirectionalLSTMClassifier 188
8 TensorFlow實現深度強化學習 195
8.1 深度強化學習簡介 195
8.2 TensorFlow實現策略網絡 201
8.3 TensorFlow實現估值網絡 213
9 TensorBoard、多GPU並行及分布式並行 233
9.1 TensorBoard 233
9.2 多GPU並行 243
9.3 分布式並行 249
10 TF.Learn從入門到精通 259
10.1 分布式Estimator 259
10.2 深度學習Estimator 267
10.3 機器學習Estimator 272
10.4 DataFrame 278
10.5 監督器Monitors 279
11 TF.Contrib的其他組件 283
11.1 統計分布 283
11.2 Layer模塊 285
11.3 性能分析器tfprof 293
參考文獻 297
· · · · · · (收起)