Tensorflow-与-Tensorflow-20-入门文章汇总

用最白话的语言，讲解机器学习、神经网络与深度学习
示例基于 TensorFlow 1.4 和 TensorFlow 2.0 实现

mnist

• TensorFlow 入门(一) – mnist 手写数字识别(网络搭建)

  mnist/v1

  1. 这篇博客介绍了使用 TensorFlow 搭建最简单的神经网络。
  2. 包括输入输出、独热编码与损失函数，以及正确率的验证。

• TensorFlow 入门(二) – mnist 手写数字识别(模型保存加载)

  mnist/v2

  1. 介绍了 TensorFlow 中如何保存训练好的模型
  2. 介绍了如何从某一个模型为起点继续训练
  3. 介绍了模型如何加载使用，传入真实的图片如何识别

• TensorFlow 入门(三) – mnist 手写数字识别(可视化训练)

  mnist/v3

  1. 介绍了 tensorboard 的简单用法，包括标量图、直方图以及网络结构图

• TensorFlow 入门(四) – mnist 手写数字识别(制作 h5py 训练集)

  make_data_set

  1. 介绍了如何使用 numpy 制作 npy 格式的数据集
  2. 介绍了如何使用 h5py 制作 HDF5 格式的数据集

• TensorFlow 2.0 (五) – mnist 手写数字识别(CNN 卷积神经网络)

  v4_cnn

  1. 介绍了如何搭建 CNN 网络，准确率达到 0.99
  2. 使用 TensorFlow 2.0

OpenAI gym

• TensorFlow 2.0 (六) – 监督学习玩转 OpenAI gym game

  gym/CartPole-v0-nn

  1. 介绍了使用纯监督学习 (神经网络) 来玩 CartPole-v0 游戏
  2. 使用 TensorFlow 2.0