flow运行原理,Tensor上面常见的操作,常见API的使用,公式推导,Tensorboard,张量形状变换,张量上的数据操作,算术操作,矩阵操作,规约操作,序列比较和索引,共享变量,Graph图的操作,Tensorflow分布式部署,多层神经网络的搭建,神经元拟合的原理及生物智能方面得到的灵感。CNN卷积神经网络,RNN循环神经网络,LSTM,BLSTM,GAN,聊天机器人,风格迁移,物体检测等,都可以使用Tensorflow来实现,并且在Github上可以找到很多这方面优秀的开源项目。实际上这些项目都是像搭积木一样,使用Tensorflow里面的基本的操作搭建起来的

1.tensorflow简介及环境安装 13:47
2.tensorflow程序开发基本步骤 21:39
3.tensorflow中的基本概念 25:54
4.tensorflow常见API(1) 31:38
5.tensorflow常见API(2) 26:05
6.tensorflow编程基础 27:16
7.tensorflow训练过程的可视化 17:47
8.tensorflow张量类型及数值操作 15:33
9.tensorflow张量形状操作 11:54
10.tensorflow张量上的数据计算 25:02
11.tensorflow中的算术操作 08:15
12.tensorflow矩阵计算 14:02
13.tensorflow规约聚合算子 10:38
14.tensorflow中的序列比较及索引提取 10:25
15.tensorflow中的共享变量 23:26
16.tensorflow中的图计算 11:25
17.tensorflow分布式部署及训练 17:20
18.tensorflow大数据加载机制 23:43
19.tensorflow完成线性回归 28:24
20.tensorflow完成一元二次数据的拟合 13:17
21.深度学习入门仪式之完成最简单的softmax多分类 30:52

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