TensorFlow实现流行机器学习算法教程汇集（上）

保留初心，砥砺前行

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看到了其他同学发的这个资源，但是原文给的链接不能直接点击，很不方便，为了方便使用，在这里修改一下。

给TF新手的教程指南

  • tf初学者需要明白的入门准备

机器学习入门笔记

MNIST 数据集入门笔记

  • tf初学者需要了解的入门基础

Hello World

基本操作代码

基本操作笔记

代码

  • tf初学者需要掌握的基本模型

最近邻笔记

最近邻代码

线性回归笔记

线性回归代码

Logistic 回归笔记

Logistic 回归代码

  • tf初学者需要尝试的神经网络

多层感知器笔记

多层感知器代码

卷积神经网络笔记

卷积神经网络代码

循环神经网络（LSTM）笔记

循环神经网络（LSTM）代码

双向循环神经网络（LSTM）笔记

双向循环神经网络（LSTM）代码

动态循环神经网络（LSTM）代码

自编码器笔记

自编码器代码

  • tf初学者需要精通的实用技术

保存和恢复模型笔记

保存和恢复模型代码

图和损失可视化笔记

图和损失可视化代码

Tensorboard——高级可视化 代码

  • tf初学者需要的懂得的多GPU基本操作

多 GPU 上的基本操作笔记

多 GPU 上的基本操作代码

  • 案例需要的数据集

有一些案例需要 使用MNIST 数据集进行训练和测试。运行这些案例时，该数据集会被自动下载下来（使用 input_data.py）。

MNIST数据集笔记

官方网站

相关链接：TensorFlow实现流行机器学习算法教程汇集（下）

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