實踐指南！16位資深行業者教你如何學習使用TensorFlow文章原标題《Where can I start learning how to using TensorFlow》 譯者：海棠

<b>如何開始學習使用tensorflow？</b>

<b>相關回答：</b>

kadenze與其他課程不同，這是一個以應用為導向的課程，通過鼓勵探索創造性思維和深層神經網絡的創造性應用，教你tensorflow的基礎知識以及最先進的算法，強烈鼓勵嘗試這門課程。這是唯一全面的線上課程，将教會你如何使用tensorflow和開發您的創造潛力，了解如何應用這些技術建立神經網絡。

<b>課程資料：</b>

本課程将介紹深度學習：建構人工智能算法的最先進的方法。涵蓋深度學習的基本結構、意義，原理并開發必要的代碼搭建各種算法，如深卷積網絡，變分自動編碼器，生成對抗網絡和循環神經網絡。本課程的主要重點是了解如何建構這些算法的必要結構以及如何應用它們來探索創意應用程式。

<b>計劃表</b>

介紹資料與機器和深度學習算法的重要性，建立資料集的基礎知識，如何預處理資料集，然後跳轉到tensorflow。此外将學習tensorflow的基本結構，并了解如何使用它來過濾圖像。

<b>學期2：訓練一個網絡w / tensorflow</b>

将看到神經網絡如何工作，網絡是如何“訓練”。然後将建構自己的第一個神經網絡，并将其用于訓練神經網絡如何繪制圖像的應用程式。

<b>學期3：無監督和監督學習</b>

探索能夠編碼大型資料集的深層神經網絡，并了解如何使用此編碼來探索資料集的“潛在”次元或生成全新内容。還将學習另一種類型的執行辨識學習的模型，并了解如何使用它來預測圖像的标簽。

<b>學期4：可視化和幻化表示</b>

指導執行一些真正有趣的可視化，包括可以産生無限生成分形的“深度夢想”或者“風格網絡”，它允許我們将一個圖像的内容和另一個圖像的風格結合起來自動生成藝術美學。

<b>學期5：生成模型</b>

最後提供了一些未來生成模組化方向的預測，包括一些現有技術模型，例如“生成式對抗網絡”，以及其在“變分自動編碼器”内的實作等内容。

下面簡短的視訊教程講授如何建立一個能夠運作tensorflow代碼的aws環境。該視訊還概述了并行探索cnn配置的簡單政策。

<a href="https://youtu.be/cgi_rkvndpe">https://youtu.be/cgi_rkvndpe</a>

作為初學者，可以使用以下資源： <a href="http://learningtensorflow.com/index.html">學習tensorflow</a> <a href="https://github.com/aymericdamien/tensorflow-examples">aymericdamien / tensorflow-examples</a> <a href="https://github.com/nlintz/tensorflow-tutorials">nlintz / tensorflow-tutorials</a> <a href="http://www.slideshare.net/tw_dsconf/tensorflow-tutorial">google tensorflow教程</a> <a href="https://www.tensorflow.org/">機器智能的開源軟體庫</a>

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如果你是初學者，建議按照以下步驟學習： 1 首先快速學習python。 2 學習ai和機器學習課程，可以嘗試mit ocw。

最簡單的方法之一是檢視和修改一些代碼示例與額外的注釋; <a href="https://github.com/tobigithub/tensorflow-deep-learning/wiki">https://github.com/tobigithub/tensorflow-deep-learning/wiki</a>

<a href="http://cv-tricks.com/artificial-intelligence/deep-learning/deep-learning-frameworks/tensorflow/tensorflow-tutorial/">10分鐘實用tensorflow快速學習教程»cv-tricks.com</a>

對我來說，最好的起點是首頁本身： 安裝并習慣了如何處理資料和訓練模型的方式，你可以嘗試mnist教程或其他幾個教程： <a href="https://github.com/jasonbaldridge/try-tf">https：//github.com/jasonbaldridg...</a> 如果正在尋找一個壓縮版本的上述主題，可以嘗試： <a href="#.hvanojdsn">https：//medium.com/@ilblackdrago...</a>

除了使用tensorflow，有很多其它可能的解決方案。如果你是一個熱心編碼的人，建議不要使用tensorflow，直到你知道如何編碼基本的ai。 正如kuntal mukherjee先生所說，建議從基礎知識中學習。

請檢視以下兩個答案： <a href="https://www.quora.com/tensorflow-open-source-s-w-library-how-tensor-flow-can-be-used-and-what-are-best-ways-to-understand-it-better">tensorflow（開源s / w庫）：如何使用張量流，什麼是更好地了解它的最佳方式？</a> <a href="https://www.quora.com/what-are-the-practical-steps-for-using-tensorflow-with-natural-language">使用tensorflow處理自然語言的具體步驟有哪些？</a>

猜猜你沒有通路過這個網站： <a href="http://www.tensorflow.org/tutorials/index.html">http：//www.tensorflow.org/tutori...</a> 對于初學者： <a href="http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/index.html">http：//www.tensorflow.org/tutori...</a>

等待下一個更好的版本再學習它，目前版本的結構導緻其糟糕的性能表現。