tensorflow使用教程？tensorflow库

大家好，今天来为大家解答tensorflow使用教程这个问题的一些问题点，包括tensorflow库也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

深度学习TensorFlow入门资源汇总-如何从零开发人工智能

什么是TensorFlow？

TensorFlow是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU）、服务器、移动设备等等。TensorFlow最初由GoogleBrain小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

教程

TensorFlow教程1–从基础到有趣的TensorFlow程序TensorFlow教程2–介绍基于谷歌TensorFlow框架的深度学习，其中有些教程是学习了Newmu的Theano教程TensorFlow实例–TensorFlow教程以及一些新手的代码实例Sungjoon的TensorFlow-101–在JupyterNotebook上用python写的TensorFlow教程TerryUm的TensorFlow练习–根据其他TensorFlow项目再创作的代码在树莓派3上安装TensorFlow–在树莓派上正确安装和运行TensorFlow时间序列上的分类–在TensorFlow上的基于手机传感数据的LSTM循环神经网络

模型/工程

图片形态转换–无监督图片形态转换的实现Show,AttendandTell算法-基于聚焦机制的自动图像生成器NeuralStyle–NeuralStyle算法的TensorFlow实现PrettyTensor–PrettyTensor提供了高级别的TensorFlow封装接口NeuralStyle–neuralstyle的又一实现AlexNet3D–用3D卷积层实现AlexNetTensorFlow笔记–TensorFlow的学习笔记和总结，附带一些图片说明NeuralArt–艺术风格绘画的神经网络算法TensorFlow实现DQN玩乒乓TensorFlow生成手写体–实现AlexGrave的论文中关于生成手写体的部分TensorFlow实现神经图灵机–TensorFlow实现神经图灵机基于物体搜索和过滤视频–使用卷积神经网络基于视频中的物品、地点等来搜索、过滤和描述视频使用TensorFlow来转换莎士比亚作品和现代版本的英语–实现莎士比亚作品和现代版本的英语的单语转换聊天机器人–一个基于深度学习的聊天机器人colornet–使用神经网络给灰度图像着色图像生成器–ShowandTell算法实现Attentionbased的自动图像生成器–Show,AttendandTell算法实现Weakly_detector–用于定位的深度特征DynamicCapacityNetworks–DCN的TensorFlow实现TensorFlow实现HMM–实现HMM的维特比算法和前后向算法DeepOSM–使用OpenStreetMap和卫星图像训练深度学习网络DQN-tensorflow–TensorFlow通过OpenAIGym实现深度学习来实现“深度强化学习下达到人类水平的控制”HighwayNetworks–使用TensorFlow和Fomoro进行简单的超深度网络训练用CNN做句子分类–用TensorFlow实现句子分类的卷积神经网络End-To-EndMemoryNetworks–使用TensorFlow实现End-To-End的MemoryNetworkCharacter-Aware的神经语言模型–基于字符感知的LSTM语言模型YOLOTensorFlow++–TensorFlow实现YOLO实时物体检测，支持实时运行在移动设备上Wavenet–TensorFlow实现用来生成音频的WaveNet对抗生成网络架构MnemonicDescentMethod–TensorFlow实现助记符下降法：重现端对端的人脸对齐

由TensorFlow提供技术支持

YOLOTensorFlow–实现YOLO:实时物体检测android-yolo–在安卓设备商使用YOLO实行实时物体检测，由TensorFlow提供技术支持Magenta–在制作音乐和艺术中使用机器智能提升艺术形态（研究项目）

库

ScikitFlow(TensorFlowLearn)–深度/机器学习的简化版接口（现在是TensorFlow的一部分）tensorflow.rb–TensorFlow的Ruby版本，使用了SWIGTensorFlowlearn–有高级别API的深度学习库TensorFlow-Slim–TensorFlow中的高级别简化版库TensorFrames–ApacheSpark上DataFrames的TensorFlow封装caffe-tensorflow–转换Caffe模型为TensorFlow的模式keras–用于TensorFlow和Theano的小型的模块化的库SyntaxNet语法分析神经网络模型–全球标准化的Transition-Based神经网络模型的TensorFlow实现keras-js–在GPU的支持下，在浏览器中运行Keras模型NNFlow–一个简单的框架，可以将ROOTNTuples转换成可以在TensorFlow使用的Numpy数据

视频

TensorFlowGuide1–TensorFlow的安装和使用指南1TensorFlowGuide2–TensorFlow的安装和使用指南2TensorFlowBasicUsage–基本使用指南TensorFlowDeepMNISTforExperts–深入了解MNISTTensorFlowUdacityDeepLearning–在有1GB数据的Cloud9在线服务安装TensorFlow的步骤为什么谷歌希望所有人都可以访问TensorFlow1/19/2016TensorFlow硅谷见面会1/21/2016TensorFlow硅谷见面会19thApr2016斯坦福CS224d第七课–TensorFlow介绍–CS224d用于自然语言处理的深度学习ByRichardSocher通过TensorFlow了解机器学习–Pycon大会，2016年使用TensorFlow的大规模深度学习–JeffDean在SparkSummit2016上的演讲TensorFlow和深度学习

论文

TensorFlow:Large-ScaleMachineLearningonHeterogeneousDistributedSystems–论文介绍了TensorFlow的接口以及我们在google上构建的这些接口的实现TensorFlow.Learn:TensorFlow’sHigh-levelModuleforDistributedMachineLearning–TensorFlow用于分布式机器学习的高级别模块ComparativeStudyofDeepLearningSoftwareFrameworks–这个研究运行在不同的深度学习架构上，我们也评估在单机上使用CPU和GPU配置时同一框架的性能DistributedTensorFlowwithMPI–在论文中，我们使用MPI将TensorFlow在大规模集群中扩展GloballyNormalizedTransition-BasedNeuralNetworks–这个论文介绍了SyntaxNet背后的模型TensorFlow:Asystemforlarge-scalemachinelearning–这个论文展示了TensorFlow的数据流模型并与存在的系统进行对比，展现了它引人注目的性能

官方公告

TensorFlow:smartermachinelearning,foreveryone–介绍了TensorFlowAnnouncingSyntaxNet:TheWorld’sMostAccurateParserGoesOpenSource–SyntaxNet的发布公告“一个基于TensorFlow的开源神经网络系统，为自然语言理解系统打下了基础”博文WhyTensorFlowwillchangetheGameforAI–为什么TensorFlow会改变游戏的AITensorFlowforPoets–了解TensorFlow的实现IntroductiontoScikitFlow–SimplifiedInterfacetoTensorFlow–ScikitFlow简介，它简化了TensorFlow的接口BuildingMachineLearningEstimatorinTensorFlow–了解TensorFlow的内部学习评估器TensorFlow–NotJustForDeepLearning–TensorFlow,不仅仅为了深度学习TheindicoMachineLearningTeam’stakeonTensorFlow–indico机器学习团队采纳TensorFlowTheGood,Bad,&UglyofTensorFlow–为期六个月快速演进的报告（一个小贴士和窍门来弥补TensorFlow的不足）FizzBuzzinTensorFlow–JoelGrus的一个玩笑RNNsInTensorFlow,APracticalGuideAndUndocumentedFeatures–基于TensorFlow的RNN实现，Github上提供了步骤和全套代码使用TensorBoard来可视化TensorFlow训练的图片分类TensorFlowRecordsGuide–语义分割和处理TensorFlowRecord文件格式

社区

StackOverflow@TensorFloonTwitterRedditMailingList

书

《FirstContactwithTensorFlow–第一次接触TensorFlow》。作者JordiTorres是UPCBarcelonaTech的教授。也是Barcelona超级计算中心的研究经理和高级顾问《DeepLearningwithPython–深度学习之python》，使用Keras在Theano和TensorFlow开发深度学习模型《TensorFlowforMachineIntelligence–TensorFlow实现机器智能》，提供完成的教程，从基本的图运算到在实际应用中制造深度学习模型《GettingStartedwithTensorFlow–TensorFlow入门》，开始学习并使用谷歌最新的数据计算库TensorFlow来深度分析数据《Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow–通过Scikit-Learn和TensorFlow来实践机器学习》，覆盖了机器学习的基础、训练以及在多个服务器和GPU上部署深度学习网络，以及CNN、RNN、自动编码器和DeepQ.《BuildingMachineLearningProjectswithTensorflow》–这本书包含了多个不同类型的工程，来说明TensorFlow在不同场景中的应用，这本书的工程包括了训练模型、机器学习、深度学习以及多种神经网络，每个工程都是一个精妙的、有意义的项目，会教我们如何使用TensorFlow并在使用中如何对数据分层

有学习python和tensorflow的书籍推荐吗谢谢

关于python的好书很多，入门的给你推荐几本：

1.Python编程：入门到实践

理论和实践恰到好处，行文逻辑流畅，不跳跃，手把手教的感觉，却绝不啰嗦，非常适合入门。好多人都强烈推荐这本书，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节，学编程最佳的方式就是多动动手、多动动脑。

2.Python基础教程第2版

学习一门编程语言的最好方法就是真正使用它。这本书内容涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。

3.笨办法学Python

编程入门的必备书，从一个个的小例子入手，不仅是教你写Python代码，还有编程的技巧。这是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。

4.Pythonfordataanalysis

本书含有大量的实践案例，介绍了如何利用各种Python库高效地解决各式各样的数据分析问题。这本书介绍了ipython、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等，只要掌握了python的基本语法就可以学习。

tensorflow的接触的少，就推荐一本：

1.tensorflow实战

电子工业出版社出的。首先介绍了TensorFlow的架构，以及与各种主流架构的对比。其次，开篇比较详细的介绍了TensorFlow的安装，分布CPU和GPU两个版本。接着，作者介绍了几种深度神经网络，包括最基础的前馈网络，重点介绍用于图像方面的卷积神经网络，以及用于文本和自然语言处理方面的循环神经网络，其不仅详细介绍了这些网络结构的原理，更有非常详尽的TensorFlow代码实现，同时，其间也包括了一些作者实践中的宝贵经验，如1*1卷积核的作用等，非常适合新手快速入门。

为什么在windows下用不了tensorflow

可以的，只不过需要python的版本在3.5及以上，同时还需要一些依赖包，像numpy等，我大概介绍一下tensorflow安装过程，为了方便，我直接以anaconda3为基础（已集成安装第三方包，像numpy,scipy等），主要有两种方法：

方法1：比较简单，直接pipinstall安装，如图：

方法2：比较麻烦一点，先下载tensorflowwhl文件，然后在pipinstall安装，这里提供一个tensorflowwhl文件下载地址http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow/，如下。

点击下载，下载速度很快，我放在“D:\tensorflow”目录下边：

安装如下：

至此，tensorflow就安装成功了，这里用Notebook简单测试一下：

对于windows平台，早期的tensorflow版本并不支持，只支持linux和mac平台，所以不能安装，但是新的tensorflow版本已经开始支持windows平台，只不过需要比较新版本的python而已，希望这些内容对你能有所帮助。tensorflow是一个很不错的神经网络学习框架，值得学习，中文官网教程地址http://www.tensorfly.cn/index.html，入门的话，可以参考一下。

怎样入门TensorFlow

使用tensorflow识别需要进行大量的学习，需要准备大量的学习资源，感觉有点得不偿失。对于识别汉字可以直接调用第三方接口，感觉这样会方便得多，如果只是为了学习tensorflow的话，可以去github上面找相关材料，上面有很多开源的学习资料，供自己选择。

另外，吴恩达的课程在他的官网上面也都公开了，可以直接去学习。也可以关注他的公众号，每周都会更新相关课程。

tensorflow默认使用所有的cpu吗

cpu版本的tensorflow只能使用cpu，gpu版本的tensorflowk可以自己选择

tf.device可以用来选择使用的cpu或者gpu

文章分享结束，tensorflow使用教程和tensorflow库的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！