TensorFlow深度学习实例教程

前言 二维码资源清单 项目1 搭建TensorFlow开发环境1 项目描述1 思维导图1 项目目标1 1.1 人工智能、机器学习与深度学习2 1.1.1 人工智能2 1.1.2 机器学习2 1.1.3 深度学习4 1.2 深度学习简介5 1.2.1 深度学习发展简史5 1.2.2 深度学习的工作原理7 1.2.3 深度学习的应用9 1.3 任务1：认识深度学习框架13 1.3.1 TensorFlow13 1.3.2 Keras14 1.3.3 PyTorch14 1.3.4 Caffe15 1.3.5 MXNet15 1.3.6 PaddlePaddle16 1.4 任务2：搭建深度学习开发环境17 1.4.1 安装Anaconda17 1.4.2 使用Conda管理环境20 1.4.3 安装TensorFlow21 1.4.4 常用编辑器22 拓展项目24 项目2 手写数字识别：TensorFlow初探26 项目描述26 思维导图26 项目目标26 2.1 TensorFlow架构27 2.1.1 TensorFlow架构图27 2.1.2 TensorFlow 1.x和2.0之间的差异28 2.1.3 TensorFlow数据流图29 2.1.4 TensorFlow运行机制31 2.2 任务1：张量的基本操作32 2.2.1 张量的阶、形状、数据类型32 2.2.2 现实世界中的数据张量35 2.2.3 MNIST数据集39 2.2.4 索引与切片43 2.2.5 维度变换47 2.2.6 广播机制51 2.3 任务2：张量的进阶操作54 2.3.1 合并与分割54 2.3.2 大值、小值、均值、和58 2.3.3 张量比较60 2.3.4 张量排序63 2.3.5 张量中提取数值64 拓展项目65 项目3 房价预测：前馈神经网络67 项目描述67 思维导图67 项目目标67 3.1 任务1：实现一元线性回归模型68 3.1.1 准备数据69 3.1.2 构建模型69 3.1.3 迭代训练70 3.1.4 保存和读取模型71 3.2 认识神经网络72 3.2.1 神经元72 3.2.2 激活函数74 3.3 任务2：房价预测78 3.3.1 准备数据集79