為了方便開發者和研究人員了解學習和使用 TensorFlow,我們準備了下列內容。並為大家提供了 TensorFlow 中文文檔。
TensorFlow 是 Google 研發的第二代人工智慧學習系統,是 Google 為了幫助全球開發者們更加方便和高效地開發機器學習 (Machine Learning)和人工智慧 (AI) 應用而開發的一整套開發平臺和框架。被廣泛應用於語音識別和圖像識別等多項機器學習、深度學習領域。開發者可以使用 TensorFlow 輕鬆進行模型的構建和訓練。TensorFlow Docs 是由掘金翻譯計劃實時維護的 TensorFlow 官方文檔中文版,維護者由全球各大公司開發人員和各著名高校研究者及學生組成。歡迎大家加入維護團隊,歡迎提 Issue 和 PR。
本文所有連結請戳文末↙️【閱讀原文】教程 🍞如果你還沒有安裝 TensorFlow,可以按照以下教程進行安裝:
在 Ubuntu 上安裝 TensorFlow
在 macOS 中安裝 TensorFlow
在 Windows 上安裝 TensorFlow
通過源碼安裝 TensorFlow
安裝 TensorFlow for C
安裝 Go 版本 Tensorflow
安裝 TensorFlow for Java
接下來,如果你對 TensorFlow 還不熟悉,請閱讀下面連結中的文檔,其中包括:為機器學習新手準備的指南、為有機器學習經驗的讀者準備的指南、高階 API 中的關鍵功能介紹和適用於進階用戶的介紹:
開始使用 TensorFlow 介紹
TensorFlow Docs Get_Started
接下來學習如何在真實世界中部署模型:
如何創建一個 TensorFlow 伺服器集群
如何在 Hadoop 上運行 Tensorflow
接下來可以學習在 TensorFlow 中進行各種特定任務的教程:包括圖像識別,序列,數據的表示和非機器學習類內容
TensorFlow 中進行各種特定任務的教程目錄
TensorFlow Docs Tutorials
進一步的文檔會深入介紹 TensorFlow 的工作細節。包括頂層 API、底層 API、機器學習概念、TensorFlow 調試器、TensorBoard 和其他內容。
開發者指南教程目錄
TensorFlow Docs Programmers_Guide
在訓練機器學習模型時,性能往往是一個值得關注的問題。接下來你可以學習數種優化性能的方法:
性能優化方法教程目錄
TensorFlow Docs Performance
最後可以學習如何向 TensorFlow 添加功能等更加深入的問題:
TensorFlow 功能拓展教程目錄
TensorFlow Docs Extend
此外還有前段時間 Google 官方推出的 機器學習速成課程。
Q&A 📝問:掘金為什麼翻譯 TensorFlow 官方文檔?
答:網上有各種版本的 TensorFlow 中文文檔,但存在質量差、版本舊和不維護等問題,為了解決這些痛點,為 TensorFlow 學習者提供更可靠的學習資源,降低 TensorFlow 的門檻,讓更多開發者能夠觸及新興技術,掘金翻譯計劃進行了這次文檔的翻譯。
問:我可以加入文檔維護嗎?
答:當然可以,你需要先了解掘金翻譯計劃,學習 譯者教程,在 這兒 申請加入翻譯計劃,申請通過後先進行一篇以上的文章校對(為了熟悉流程),然後學習 TensorFlow 中文文檔維護說明,之後就可以在 這兒 和 這兒 進行文檔翻譯和校對任務。也可以發現文檔有不足發起 Pull Request 進行修改。
問:我可以和掘金翻譯計劃合作麼?
答:當然可以,對於翻譯計劃相關的活動,掘金會給足量的曝光。聯繫請加微信:517010193
感謝以下譯者 👏相關活動 🏃我們會在掘金官方微博和沸點中進行送書活動,共有圖靈社區提供的五種機器學習相關書籍,歡迎關注。
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