TensorFlow 文档中文翻译
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    • 1.5 源代码安装TensorFlow
    • 1.6 迁移到TensorFlow 1.0
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      • 2.1.1 快速入门
      • 2.1.2 TensorFlow快速入门
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      • 2.1.4 MNIST进阶
      • 2.1.5 TensorFlow 运作方式 101
      • 2.1.6 tf.contrib.learn：快速开始
      • 2.1.7 tf.contrib.learn：创建输入函数
      • 2.1.8 TensorBoard：可视化学习
      • 2.1.9 TensorBoard：内嵌可视化
      • 2.1.10 TensorBoard：图表可视化
      • 2.1.11 tf.contrib.learn：日志和监控基础
    • 2.2 程序员手册
      • 2.2.1 程序员手册
      • 2.2.2 读取数据
      • 2.2.3 线程和队列
      • 2.2.4 共享参数
      • 2.2.5 TensorFlow的版本语义
      • 2.2.6 TensorFlow数据版本化：GraphDefs and Checkpoints
      • 2.2.7 Supervisor：Training Helper for Days-Long Trainings
      • 2.2.8 TensorFlow Debugger (tfdbg) 命令行指南：MNIST
      • 2.2.9 TensorFlow Debugger (tfdbg) 与 tf.contrib.learn 结合使用
      • 2.2.10 导入导出MetaGraph
      • 2.2.11 常见问题
      • 2.2.12 Tensor排名、形状和类型
      • 2.2.13 变量：创建、初始化、保存和加载
    • 2.3 教程
      • 2.3.1 教程
      • 2.3.2 曼德布洛特(Mandelbrot)集合
      • 2.3.3 偏微分方程(PDEs)
      • 2.3.4 卷积神经网络
      • 2.3.5 图像识别
      • 2.3.6 如何训练 Inception’s Final Layer for New Categories
      • 2.3.7 字词的向量表示
      • 2.3.8 递归神经网络
      • 2.3.9 Sequence-to-Sequence 模型
      • 2.3.10 TF Layers 指南：创建卷积神经网络
      • 2.3.11 大规模线性模型与 TensorFlow
      • 2.3.12 TensorFlow 线性模型指导
      • 2.3.13 TensorFlow 广度与深度学习指导
      • 2.3.14 使用 GPU
    • 2.4 性能优化
      • 2.4.1 性能优化
      • 2.4.2 指南
      • 2.4.3 XLA 概览
      • 2.4.4 广播语义
      • 2.4.5 开发新的 XLA 后端
      • 2.4.6 使用 JIT 编译
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      • 2.4.8 Shapes and Layout
      • 2.4.9 使用 AOT 编译
      • 2.4.10 如何量化神经网络
  • 3. API r1.0
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    • 4.1 部署
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    • 4.3 分布式部署TensorFlow
  • 5. 扩展
    • 5.1 扩展
    • 5.2 TensorFlow架构
    • 5.3 添加新的 Op
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      • 6.1.1 社区
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    • 8.1 关于本文档
    • 8.2 更新记录
    • 8.3 Contributing
    • 8.4 License
 
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