TensorFlow 101（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/8.md）

什么是 TensorFlow？（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/9.md）

TensorFlow 核心（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/10.md）

代碼預(yù)熱 - Hello TensorFlow（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/11.md）

張量（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/12.md）

常量（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/13.md）

操作（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/14.md）

占位符（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/15.md）

從 Python 對(duì)象創(chuàng)建張量（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/16.md）

變量（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/17.md）

從庫函數(shù)生成的張量（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/18.md）

使用相同的值填充張量元素（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/19.md）

用序列填充張量元素（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/20.md）

使用隨機(jī)分布填充張量元素（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/21.md）

使用tf.get_variable()獲取變量（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/22.md）

數(shù)據(jù)流圖或計(jì)算圖（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/23.md）

執(zhí)行順序和延遲加載（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/24.md）

跨計(jì)算設(shè)備執(zhí)行圖 - CPU 和 GPU（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/25.md）

將圖節(jié)點(diǎn)放置在特定的計(jì)算設(shè)備上（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/26.md）

簡(jiǎn)單放置（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/27.md）

動(dòng)態(tài)展示位置（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/28.md）

軟放置（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/29.md）

GPU 內(nèi)存處理（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/30.md）

多個(gè)圖（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/31.md）

TensorBoard（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/32.md）

TensorBoard 最小的例子（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/33.md）

TensorBoard 詳情（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/34.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/35.md）

TensorFlow 的高級(jí)庫（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/36.md）

TF Estimator - 以前的 TF 學(xué)習(xí)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/37.md）

TF Slim（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/38.md）

TFLearn（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/39.md）

創(chuàng)建 TFLearn 層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/40.md）

TFLearn 核心層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/41.md）

TFLearn 卷積層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/42.md）

TFLearn 循環(huán)層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/43.md）

TFLearn 正則化層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/44.md）

TFLearn 嵌入層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/45.md）

TFLearn 合并層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/46.md）

TFLearn 估計(jì)層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/47.md）

創(chuàng)建 TFLearn 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/48.md）

TFLearn 模型的類型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/49.md）

訓(xùn)練 TFLearn 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/50.md）

使用 TFLearn 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/51.md）

PrettyTensor（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/52.md）

Sonnet（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/53.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/54.md）

Keras 101（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/55.md）

安裝 Keras（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/56.md）

Keras 中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/57.md）

在 Keras 建立模型的工作流程（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/58.md）

創(chuàng)建 Keras 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/59.md）

用于創(chuàng)建 Keras 模型的順序 API（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/60.md）

用于創(chuàng)建 Keras 模型的函數(shù)式 API（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/61.md）

Keras 層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/62.md）

Keras 核心層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/63.md）

Keras 卷積層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/64.md）

Keras 池化層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/65.md）

Keras 本地連接層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/66.md）

Keras 循環(huán)層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/67.md）

Keras 嵌入層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/68.md）

Keras 合并層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/69.md）

Keras 高級(jí)激活層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/70.md）

Keras 正則化層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/71.md）

Keras 噪音層（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/72.md）

將層添加到 Keras 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/73.md）

用于將層添加到 Keras 模型的順序 API（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/74.md）

用于向 Keras 模型添加層的函數(shù)式 API（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/75.md）

編譯 Keras 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/76.md）

訓(xùn)練 Keras 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/77.md）

使用 Keras 模型進(jìn)行預(yù)測(cè)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/78.md）

Keras 的附加模塊（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/79.md）

MNIST 數(shù)據(jù)集的 Keras 序列模型示例（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/80.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/81.md）

使用 TensorFlow 進(jìn)行經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/82.md）

簡(jiǎn)單的線性回歸（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/83.md）

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/84.md）

構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的回歸模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/85.md）

定義輸入，參數(shù)和其他變量（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/86.md）

定義模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/87.md）

定義損失函數(shù)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/88.md）

定義優(yōu)化器函數(shù)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/89.md）

訓(xùn)練模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/90.md）

使用訓(xùn)練的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/91.md）

多元回歸（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/92.md）

正則化回歸（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/93.md）

套索正則化（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/94.md）

嶺正則化（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/95.md）

ElasticNet 正則化（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/96.md）

使用邏輯回歸進(jìn)行分類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/97.md）

二分類的邏輯回歸（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/98.md）

多類分類的邏輯回歸（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/99.md）

二分類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/100.md）

多類分類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/101.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/102.md）

使用 TensorFlow 和 Keras 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 MLP（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/103.md）

感知機(jī)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/104.md）

多層感知機(jī)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/105.md）

用于圖像分類的 MLP（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/106.md）

用于 MNIST 分類的基于 TensorFlow 的 MLP（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/107.md）

用于 MNIST 分類的基于 Keras 的 MLP（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/108.md）

用于 MNIST 分類的基于 TFLearn 的 MLP（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/109.md）

使用 TensorFlow，Keras 和 TFLearn 的 MLP 總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/110.md）

用于時(shí)間序列回歸的 MLP（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/111.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/112.md）

使用 TensorFlow 和 Keras 的 RNN（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/113.md）

簡(jiǎn)單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/114.md）

RNN 變種（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/115.md）

LSTM 網(wǎng)絡(luò)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/116.md）

GRU 網(wǎng)絡(luò)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/117.md）

TensorFlow RNN（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/118.md）

TensorFlow RNN 單元類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/119.md）

TensorFlow RNN 模型構(gòu)建類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/120.md）

TensorFlow RNN 單元包裝器類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/121.md）

適用于 RNN 的 Keras（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/122.md）

RNN 的應(yīng)用領(lǐng)域（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/123.md）

用于 MNIST 數(shù)據(jù)的 Keras 中的 RNN（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/124.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/125.md）

使用 TensorFlow 和 Keras 的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的 RNN（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/126.md）

航空公司乘客數(shù)據(jù)集（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/127.md）

加載 airpass 數(shù)據(jù)集（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/128.md）

可視化 airpass 數(shù)據(jù)集（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/129.md）

使用 TensorFlow RNN 模型預(yù)處理數(shù)據(jù)集（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/130.md）

TensorFlow 中的簡(jiǎn)單 RNN（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/131.md）

TensorFlow 中的 LSTM（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/132.md）

TensorFlow 中的 GRU（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/133.md）

使用 Keras RNN 模型預(yù)處理數(shù)據(jù)集（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/134.md）

使用 Keras 的簡(jiǎn)單 RNN（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/135.md）

使用 Keras 的 LSTM（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/136.md）

使用 Keras 的 GRU（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/137.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/138.md）

使用 TensorFlow 和 Keras 的文本數(shù)據(jù)的 RNN（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/139.md）

詞向量表示（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/140.md）

為 word2vec 模型準(zhǔn)備數(shù)據(jù)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/141.md）

加載和準(zhǔn)備 PTB 數(shù)據(jù)集（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/142.md）

加載和準(zhǔn)備 text8 數(shù)據(jù)集（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/143.md）

準(zhǔn)備小驗(yàn)證集（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/144.md）

使用 TensorFlow 的 skip-gram 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/145.md）

使用 t-SNE 可視化單詞嵌入（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/146.md）

keras 的 skip-gram 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/147.md）

使用 TensorFlow 和 Keras 中的 RNN 模型生成文本（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/148.md）

TensorFlow 中的 LSTM 文本生成（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/149.md）

Keras 中的 LSTM 文本生成（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/150.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/151.md）

使用 TensorFlow 和 Keras 的 CNN（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/152.md）

理解卷積（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/153.md）

了解池化（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/154.md）

CNN 架構(gòu)模式 - LeNet（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/155.md）

用于 MNIST 數(shù)據(jù)的 LeNet（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/156.md）

使用 TensorFlow 的用于 MNIST 的 LeNet CNN（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/157.md）

使用 Keras 的用于 MNIST 的 LeNet CNN（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/158.md）

用于 CIFAR10 數(shù)據(jù)的 LeNet（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/159.md）

使用 TensorFlow 的用于 CIFAR10 的 ConvNets（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/160.md）

使用 Keras 的用于 CIFAR10 的 ConvNets（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/161.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/162.md）

使用 TensorFlow 和 Keras 的自編碼器（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/163.md）

自編碼器類型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/164.md）

TensorFlow 中的棧式自編碼器（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/165.md）

Keras 中的棧式自編碼器（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/166.md）

TensorFlow 中的去噪自編碼器（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/167.md）

Keras 中的去噪自編碼器（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/168.md）

TensorFlow 中的變分自編碼器（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/169.md）

Keras 中的變分自編碼器（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/170.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/171.md）

TF 服務(wù)：生產(chǎn)中的 TensorFlow 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/172.md）

在 TensorFlow 中保存和恢復(fù)模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/173.md）

使用保護(hù)程序類保存和恢復(fù)所有圖變量（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/174.md）

使用保護(hù)程序類保存和恢復(fù)所選變量（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/175.md）

保存和恢復(fù) Keras 模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/176.md）

TensorFlow 服務(wù)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/177.md）

安裝 TF 服務(wù)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/178.md）

保存 TF 服務(wù)的模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/179.md）

提供 TF 服務(wù)模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/180.md）

在 Docker 容器中提供 TF 服務(wù)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/181.md）

安裝 Docker（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/182.md）

為 TF 服務(wù)構(gòu)建 Docker 鏡像（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/183.md）

在 Docker 容器中提供模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/184.md）

Kubernetes 中的 TensorFlow 服務(wù)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/185.md）

安裝 Kubernetes（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/186.md）

將 Docker 鏡像上傳到 dockerhub（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/187.md）

在 Kubernetes 部署（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/188.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/189.md）

遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/190.md）

ImageNet 數(shù)據(jù)集（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/191.md）

再訓(xùn)練或微調(diào)模型（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/192.md）

COCO 動(dòng)物數(shù)據(jù)集和預(yù)處理圖像（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/193.md）

TensorFlow 中的 VGG16（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/194.md）

使用 TensorFlow 中預(yù)訓(xùn)練的 VGG16 進(jìn)行圖像分類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/195.md）

TensorFlow 中的圖像預(yù)處理，用于預(yù)訓(xùn)練的 VGG16（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/196.md）

使用 TensorFlow 中的再訓(xùn)練的 VGG16 進(jìn)行圖像分類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/197.md）

Keras 的 VGG16（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/198.md）

使用 Keras 中預(yù)訓(xùn)練的 VGG16 進(jìn)行圖像分類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/199.md）

使用 Keras 中再訓(xùn)練的 VGG16 進(jìn)行圖像分類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/200.md）

TensorFlow 中的 Inception v3（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/201.md）

使用 TensorFlow 中的 Inception v3 進(jìn)行圖像分類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/202.md）

使用 TensorFlow 中的再訓(xùn)練的 Inception v3 進(jìn)行圖像分類（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/203.md）

總結(jié)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/204.md）

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/205.md）

OpenAI Gym 101（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/206.md）

將簡(jiǎn)單的策略應(yīng)用于 cartpole 游戲（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/207.md）

強(qiáng)化學(xué)習(xí) 101（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/208.md）

Q 函數(shù)（在模型不可用時(shí)學(xué)習(xí)優(yōu)化）（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/209.md）

RL 算法的探索與開發(fā)（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/210.md）

V 函數(shù)（模型可用時(shí)學(xué)習(xí)優(yōu)化）（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/211.md）

強(qiáng)化學(xué)習(xí)技巧（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/212.md）

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的樸素神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/213.md）

實(shí)現(xiàn) Q-Learning（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/214.md）

Q-Learning 的初始化和離散化（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/215.md）

使用 Q-Table 進(jìn)行 Q-Learning（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/216.md）

Q-Network 或深 Q 網(wǎng)絡(luò)（DQN）的 Q-Learning（https://gitee.com/it-ebooks/dsai-trans-proj/blob/master/mastering-tf-1x-zh/217.md）