TensorFlow 文档中文翻译
0. 首页
1. 安装
1.1 综述
1.2 在Ubuntu上安装TensorFlow
1.3 在Mac OS X上安装TensorFlow
1.4 在Windows上安装TensorFlow
1.5 源代码安装TensorFlow
1.6 迁移到TensorFlow 1.0
1.7 安装TensorFlow for Java
1.8 安装TensorFlow for C
1.9 安装TensorFlow for Go
2. 开发
2.1 新手入门
2.1.1 快速入门
2.1.2 TensorFlow快速入门
2.1.3 MNIST入门
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
2.4.7 运算语义
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
3.1 概览 r1.0
3.2 Python API r1.0
3.3 C++ API r1.0
3.4 Java API r1.0
3.5 Go API
4. 部署
4.1 部署
4.2 在Hadoop上运行TensorFlow
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
5.4 添加自定义文件系统插件
5.5 TensorFlow翻译
5.6 自定义数据读取
5.7 用 tf.contrib.learn 建立估量
5.8 TensorFlow模型文件的工具开发者指南
6. 资源
6.1 社区
6.1.1 社区
6.1.2 欢迎来到TensorFlow社区
6.1.3 编写TensorFlow文档
6.1.4 TensorFlow风格指南
6.1.5 基准测试
6.2 关于
6.2.1 关于
6.2.1 更多TF相关资源
6.2.2 TensorFlow白皮书
6.2.3 TensorFlow Uses
7. 版本
7.1 TensorFlow版本列表
7.2 master
7.3 r1.0
7.4 r0.12
7.5 r0.11
7.6 r0.10
8. 本项目的说明
8.1 关于本文档
8.2 更新记录
8.3 Contributing
8.4 License
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2.2.13 变量:创建、初始化、保存和加载
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