📚TensorFlow 入门
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基础、实践、扩展三个阶段，按文章顺序排列。
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图文文章
1 TensorFlow简介
第 1 篇6 张图1.6k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「什么是TensorFlow -> 张量 -> 数据流图 -> 灵活性与扩展性」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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2 TensorFlow的应用领域
第 2 篇6 张图1.5k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「机器学习与深度学习 -> 图像识别 -> 自然语言处理 -> 强化学习」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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3 TensorFlow简介
第 3 篇6 张图1.8k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「发展历程 -> 最初的创建 -> TensorFlow 的发布 -> 关键特性」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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4 环境搭建之安装Anaconda
第 4 篇6 张图1.7k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「下载Anaconda -> 安装Anaconda -> Windows用户 -> macOS用户」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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5 创建虚拟环境
第 5 篇6 张图1.6k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「为什么要使用虚拟环境？ -> 使用 Anaconda 创建虚拟环境 -> 案例：在虚拟环境中安装依赖包 -> 张量」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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6 安装TensorFlow
第 6 篇6 张图1.5k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「安装TensorFlow -> 确定TensorFlow版本 -> 在虚拟环境中安装TensorFlow -> 验证安装」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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7 Tensors的概念
第 7 篇6 张图1.6k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「什么是Tensor？ -> Tensor的维度 -> Tensor的创建 -> 使用常量创建Tensor」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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8 操作与计算图
第 8 篇6 张图1.6k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「操作的概念 -> 操作类型 -> 示例：基本数学操作 -> 计算图的概念」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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9 基础概念之会话的使用
第 9 篇6 张图1.4k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「什么是会话？ -> 创建会话 -> 使用占位符和变量 -> 使用 TensorFlow 2.x 的 Eager Execution」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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10 TensorFlow的核心数据结构：张量的创建与操作
第 10 篇6 张图1.4k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「张量的创建与操作 -> 什么是张量？ -> 创建张量 -> 张量的操作」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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11 TensorFlow的核心数据结构之Numpy与TensorFlow的关系
第 11 篇6 张图1.7k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「Numpy简介 -> TensorFlow与Numpy的关系 -> Numpy与TensorFlow的互操作性 -> 从Numpy到TensorFlow」建立结构，再回到正文里的代...
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12 变量与占位符
第 12 篇6 张图1.3k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「变量 -> 创建变量 -> 更新变量 -> 占位符」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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13 构建计算图的基本步骤
第 13 篇6 张图1.4k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「导入TensorFlow -> 创建一个计算图 -> 步骤1：定义输入数据 -> 步骤2：定义计算操作」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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14 运行计算图之6.1 使用Session运行计算图
第 14 篇6 张图1.3k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「什么是Session？ -> 创建Session -> 启动Session并运行计算图 -> 例子：多个操作的计算图」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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15 运行计算图：Fetch与Feed
第 15 篇6 张图1.4k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「Fetch：提取特定计算的输出 -> 基本用法 -> Fetch多个操作 -> Feed：动态输入数据」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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16 Keras简介
第 16 篇6 张图1.9k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「Keras的核心概念 -> Keras的优势 -> Keras示例 -> 数据预处理」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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17 使用Keras构建简单模型
第 17 篇6 张图1.5k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「Keras基本组成部分 -> 构建手写数字识别模型 -> 步骤1：导入必要的库 -> 步骤2：加载和预处理数据」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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18 训练模型的基本步骤
第 18 篇6 张图1.3k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「准备数据 -> 定义损失函数 -> 选择优化器 -> 训练模型」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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19 优化算法的选择
第 19 篇6 张图1.7k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「优化算法的基本概念 -> 常见优化算法特点 -> 随机梯度下降 -> Adam优化器」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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20 模型评估方法
第 20 篇6 张图1.7k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「评估指标 -> 回归模型评估指标 -> 分类模型评估指标 -> 交叉验证」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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21 调优技巧
第 21 篇6 张图1.3k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「超参数调优 -> 网格搜索 -> 随机搜索 -> 正则化」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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22 深度学习常见模型
第 22 篇6 张图1.4k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「卷积神经网络 -> CNN的结构 -> 使用CNN进行图像分类的案例 -> 循环神经网络」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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23 迁移学习的应用
第 23 篇6 张图1.6k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「迁移学习概述 -> 迁移学习的基本流程 -> 迁移学习的应用场景 -> TensorFlow中迁移学习的实现」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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24 项目需求分析
第 24 篇6 张图1.6k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「项目背景 -> 需求分析 -> 功能需求 -> 非功能需求」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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25 11.2 实战案例讲解
第 25 篇6 张图1.5k 字TensorFlow 学习要把张量、模型、训练和部署放在一条线上，而不是只看单段代码。阅读时可以按「项目背景 -> 前期准备 -> 数据加载与预处理 -> 搭建神经网络模型」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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