TensorFlow 是 Google 研發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，是 Google 為了幫助全球開發(fā)者們更加方便和高效地開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning)和人工智能 (AI) 應(yīng)用而開發(fā)的一整套開發(fā)平臺(tái)和框架。被廣泛應(yīng)用于語音識(shí)別和圖像識(shí)別等多項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。開發(fā)者可以使用 TensorFlow 輕松進(jìn)行模型的構(gòu)建和訓(xùn)練。

為了方便開發(fā)者和研究人員了解學(xué)習(xí)和使用 TensorFlow，我們準(zhǔn)備了下列內(nèi)容。并為大家提供了 TensorFlow 中文文檔。

TensorFlow 中文文檔說明 ?

TensorFlow Docs 是由掘金翻譯計(jì)劃實(shí)時(shí)維護(hù)的 TensorFlow 官方文檔中文版，維護(hù)者由全球各大公司開發(fā)人員和各著名高校研究者及學(xué)生組成。歡迎大家加入維護(hù)團(tuán)隊(duì)，歡迎提 Issue 和 PR。

詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)見 TensorFlow 中文文檔

教程 ?

如果你還沒有安裝 TensorFlow，可以按照以下教程進(jìn)行安裝：

在 Ubuntu 上安裝 TensorFlow

在 macOS 中安裝 TensorFlow

在 Windows 上安裝 TensorFlow

通過源碼安裝 TensorFlow

安裝 TensorFlow for C

安裝 Go 版本 Tensorflow

安裝 TensorFlow for Java

接下來，如果你對(duì) TensorFlow 還不熟悉，請(qǐng)閱讀下面鏈接中的文檔，其中包括：為機(jī)器學(xué)習(xí)新手準(zhǔn)備的指南、為有機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的讀者準(zhǔn)備的指南、高階 API 中的關(guān)鍵功能介紹和適用于進(jìn)階用戶的介紹：

開始使用 TensorFlow 介紹

TensorFlow Docs Get_Started

接下來學(xué)習(xí)如何在真實(shí)世界中部署模型：

如何創(chuàng)建一個(gè) TensorFlow 服務(wù)器集群

如何在 Hadoop 上運(yùn)行 Tensorflow

接下來可以學(xué)習(xí)在 TensorFlow 中進(jìn)行各種特定任務(wù)的教程：包括圖像識(shí)別，序列，數(shù)據(jù)的表示和非機(jī)器學(xué)習(xí)類內(nèi)容

TensorFlow 中進(jìn)行各種特定任務(wù)的教程目錄

TensorFlow Docs Tutorials

進(jìn)一步的文檔會(huì)深入介紹 TensorFlow 的工作細(xì)節(jié)。包括頂層 API、底層 API、機(jī)器學(xué)習(xí)概念、TensorFlow 調(diào)試器、TensorBoard 和其他內(nèi)容。

開發(fā)者指南教程目錄

TensorFlow Docs Programmers_Guide

在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，性能往往是一個(gè)值得關(guān)注的問題。接下來你可以學(xué)習(xí)數(shù)種優(yōu)化性能的方法：

性能優(yōu)化方法教程目錄

TensorFlow Docs Performance

最后可以學(xué)習(xí)如何向 TensorFlow 添加功能等更加深入的問題：

TensorFlow 功能拓展教程目錄

TensorFlow Docs Extend

此外還有前段時(shí)間 Google 官方推出的 機(jī)器學(xué)習(xí)速成課程。

Q&A ?

問：掘金為什么翻譯 TensorFlow 官方文檔？

答：網(wǎng)上有各種版本的 TensorFlow 中文文檔，但存在質(zhì)量差、版本舊和不維護(hù)等問題，為了解決這些痛點(diǎn)，為 TensorFlow 學(xué)習(xí)者提供更可靠的學(xué)習(xí)資源，降低 TensorFlow 的門檻，讓更多開發(fā)者能夠觸及新興技術(shù)，掘金翻譯計(jì)劃進(jìn)行了這次文檔的翻譯。

問：我可以加入文檔維護(hù)嗎？

答：當(dāng)然可以，你需要先了解掘金翻譯計(jì)劃，學(xué)習(xí) 譯者教程，在 這兒 申請(qǐng)加入翻譯計(jì)劃，申請(qǐng)通過后先進(jìn)行一篇以上的文章校對(duì)（為了熟悉流程），然后學(xué)習(xí) TensorFlow 中文文檔維護(hù)說明，之后就可以在 這兒 和 這兒 進(jìn)行文檔翻譯和校對(duì)任務(wù)。也可以發(fā)現(xiàn)文檔有不足發(fā)起 Pull Request 進(jìn)行修改。

問：我可以和掘金翻譯計(jì)劃合作么？

答：當(dāng)然可以，對(duì)于翻譯計(jì)劃相關(guān)的活動(dòng)，掘金會(huì)給足量的曝光。聯(lián)系請(qǐng)加微信：517010193 或 掃描二維碼。

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下面為大家提供些 Tensorflow 相關(guān)學(xué)習(xí)資源

權(quán)威資源 ?

? 官網(wǎng)：www.tensorflow.org

? 中文版文檔：TensorFlow Docs

? Google+：TensorFlow Google+ 社群

? Github：https://github.com/tensorflow

? Twitter：https://twitter.com/tensorflow

? Slack：http://gdsub.cn/tfcn

視頻 ?

Deep Learning | Coursera

Machine Learning | Coursera

Machine Learning Foundations: A Case Study Approach | Coursera

Tensorflow tutorials (Eng Sub) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列教程 | YouTube

相關(guān)開源庫 ?

Tensorboard: TensorFlow's Visualization Toolkit

Tensor2tensor: A library for generalized sequence to sequence models

Tensorboard-plugin-example

Playground: Play with neural networks

Skflow: Simplified interface for TensorFlow for Deep Learning

Flod: Deep learning with dynamic computation graphs in TensorFlow

TensorFlow-Examples: TensorFlow Tutorial and Examples for Beginners with Latest APIs

tflearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow

感謝以下譯者 ?

• pkuwwt, JohnJiangLA, lsvih, foxxnuaa, leviding, edvardhua, XatMassacrE, changkun
• shi-xiaopeng, charsdavy, romeo0906, carriecc, wzy816, windhaunting, tobiaslee, MRNIU
• caoyi0905, joyking7, jasonxia23, vuuihc, xiaoxi666, bobmayuze, cacppuccino, filosfino
• witmax, missmisslonely, gzponline, San-greal, owenlyn, SallyGo, ppp-man, Quorafind,
• elijahxyc, linbaiwpi, zcgeng, whatbeg, asdf2014, MoutainOne, LilianYe, Raoul1996,
• mnikn, PeterChenYijie, jaymz1439, xfffrank, luffydream, GanymedeNil, liaodalin19903,

更多信息 ?

• TensorFlow 中文文檔入口
• 掘金翻譯計(jì)劃入口

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow 官方文档中文版发布啦（持续维护）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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