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TensorFlow.jl 环境配置
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2019-10-13 16:41:50
在 julia 包管理器中安装 TensorFlow.jl
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TensorFlow概述
学生和研究者：模型的建立与训练
开发者和工程师：模型的调用与部署
TensorFlow能帮助我们做什么？
前言
本书的适用群体
如何使用本书
致谢
附录
TensorFlow性能优化
使用Docker部署TensorFlow环境
术语中英对照表
参考资料与推荐阅读
图模型下的TensorFlow
TensorFlow 1+1
基础示例：线性回归
在云端使用TensorFlow
在Colab中使用TensorFlow
在Google Cloud Platform（GCP）中使用TensorFlow
在阿里云上使用 GPU 实例运行 Tensorflow（Ziyang）
部署自己的交互式Python开发环境JupyterLab
基础
TensorFlow基础
TensorFlow 1+1
自动求导机制
基础示例：线性回归
TensorFlow常用模块
tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复
TensorBoard：训练过程可视化
tf.data ：数据集的构建与预处理
@tf.function ：Graph Execution模式 *
TODO
tf.config：GPU的使用与分配 *
TensorFlow安装与环境配置
一般安装步骤
GPU版本TensorFlow安装指南
第一个程序
IDE设置
TensorFlow所需的硬件配置 *
TensorFlow 模型建立与训练
模型（Model）与层（Layer）
基础示例：多层感知机（MLP）
卷积神经网络（CNN）
循环神经网络（RNN）
深度强化学习（DRL）
Keras Pipeline *
自定义层、损失函数和评估指标 *
介绍
部署
TensorFlow Lite（Jinpeng）
模型转换
Android部署
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总结
TensorFlow模型导出
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TensorFlow Serving
TensorFlow Serving安装
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扩展
TensorFlow in Julia（Ziyang）
TensorFlow.jl 简介
TensorFlow.jl 环境配置
TensorFlow.jl 基础使用
TensorFlow Datasets 数据集载入
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S4TF 简介
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TensorFlow Hub 模型复用（Jinpeng）
大规模训练与加速
使用TPU训练TensorFlow模型（Huan）
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TensorFlow分布式训练
单机多卡训练： MirroredStrategy
多机训练： MultiWorkerMirroredStrategy
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