原文：Getting Started with TensorFlow（https://b-ok.global/book/2926484/49c2a1）

协议：CC BY-NC-SA 4.0（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/）

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不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c

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目录

• TensorFlow 入门（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/get-start-tf/README.md）

• 零、前言（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/get-start-tf/ch00.md）

• 一、TensorFlow 基本概念（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/get-start-tf/ch01.md）

• 二、TensorFlow 数学运算（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/get-start-tf/ch02.md）

• 三、机器学习入门（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/get-start-tf/ch03.md）

• 四、神经网络简介（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/get-start-tf/ch04.md）

• 五、深度学习（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/get-start-tf/ch05.md）

• 六、TensorFlow GPU 编程和服务（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/get-start-tf/ch06.md）

介绍

TensorFlow 是一个开源软件库，用于实现机器学习和深度学习系统。

这两个名称的后面隐藏着一系列强大的算法，这些算法面临一个共同的挑战：使计算机学习如何自动识别复杂的模式并做出最明智的决策。

机器学习算法是有监督的还是无监督的； 尽可能简化，我们可以说最大的不同是在监督学习中，程序员指示计算机如何做某事，而在无监督学习中，计算机将自己学习所有。

相反，深度学习是机器学习研究的一个新领域，其目的是使机器学习更接近人工智能目标。 这意味着深度学习算法试图像人脑一样运作。

为了在这些引人入胜的领域进行研究，Google 团队开发了 TensorFlow，这是本书的主题。

为了介绍 TensorFlow 的编程功能，我们使用了 Python 编程语言。 Python 有趣且易于使用。 它是一种真正的通用语言，并且正在迅速成为任何自重程序员的必备工具。

本书的目的不是完整地描述所有 TensorFlow 对象和方法。 取而代之的是，我们将介绍重要的系统概念，并引导您尽快高效地学习。 本书的每一章都介绍了 TensorFlow 的不同方面，并附带了一些反映机器和深度学习的典型问题的编程示例。

尽管 TensorFlow 既庞大又复杂，但一旦您了解其基本设计和编程方法，它的设计便易于使用。

《TensorFlow 入门》的目的是帮助您做到这一点。

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