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资源名称：tensorflow实战 内容简介： Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlow Serving，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（Inception Net、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。 《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于1.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow实战》还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组件。《TensorFlow实战》希望能帮读者快速入门TensorFlow和深度学习，在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。 资源目录： 1 TensorFlow基础 1 1.1 TensorFlow概要 1 1.2 TensorFlow编程模型简介 4 2 TensorFlow和其他深度学习框架的对比 18 2.1 主流深度学习框架对比 18 2.2 各深度学习框架简介 20 3 TensorFlow第一步 39 3.1 TensorFlow的编译及安装 39 3.2 TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字 46 4 TensorFlow实现自编码器及多层感知机 55 4.1 自编码器简介 55...