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TensorFlow 2.0中文开源书项目:日赞700,GitHub热榜

TensorFlow 2.0中文开源书项目:日赞700,GitHub热榜

TensorFlow2.0的官方版本已经发布了一段时间,但是目前还没有足够的系统相关教程。GitHub趋势列表上的项目今天赢得了700多项赞扬。内容易于理解,适合迁移到tf2.0的初学者和开发人员。

在深度学习中不可避免的是算法框架的实际使用。没有熟练的工程实践能力,许多优秀的算法设计就无法真正使用。TensorFlow2.0的官方版本已经发布了一段时间。然而,曾经使用TensorFlow1.x的开发人员担心两个版本之间的差距太大,无法转移现有的体验。那些刚刚开始深入学习的人被TensorFlow不友好的应用编程接口和设计逻辑吓到了。

最近,一个中国开源项目出现在GitHub的每日趋势列表上。它基于TensorFlow2.0的框架,有书籍、代码和视频课程可供学习。它非常适合想了解tf2.0的开发人员学习。

目前,该项目已获得1000多项好评,并已被列入GitHub热门名单。仅今天,这个项目就获得了700多项赞扬。

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项目地址:https://Github . com/Dragen 1860/Deep-Learning-With-TensorFlow-Book

项目作者是成龙(龙良渠),新加坡国立大学前助理研究员,在人工智能算法方面有8年的经验,在AAAI会议上发表过许多论文。从GitHub主页判断,开发人员参与了许多相关教程项目的深入研究。

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本项目根据章节在每个文件夹中提供《TensorFlow 2.0 深度学习开源书》的电子版本和源代码。你只需要下载书籍,从内容和源代码中学习。

从章节划分的角度来看,这本书分为15章。首先,本书将介绍人工智能的发展历史,然后从第二章开始介绍回归,然后介绍分类、张量流基础和高级运算、神经网络等知识。在第10章之后,本书还将介绍许多架构,包括有线电视新闻网、RNN/LSTM、自编码器、氮化镓及其变体等。它的内容非常丰富。

以下是章节目录:

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代码部分。目前,除第四章外,作者已整理出大部分代码,整理工作仍在进行中。

以自编码器的代码为例,作者在py文件中详细编写了网络架构:

同时,每个py文件不仅仅是示例代码。从代码的角度来看,这些py文件实际上可以直接运行。下面是从编码器文件执行模型训练的代码:

这样,即使没有编程经验的初学者也可以先运行代码,理解原理,然后尝试自己编程。

除了这些资源,作者还发布了tf2.0实战案例的项目库,开发者可以一起使用。

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