TensorFlow1.x入門教程——統領篇

前言

TesnorFlow作爲深度學習的代表性的框架在業界被廣泛的使用，現在已經有1.x和2.x版本，由於1.x和2.x版本的差距較大（可以理解爲Python2與Python3的差距），並且2.x版本較爲新資源還較少，不少公司仍然使用TensorFlow1.x，維護的項目也是TensorFlow1.x開發的。所以本教程也圍繞了TensorFlow1.x展開。

你將得到什麼？

本教程實戰性較強，內容也相對簡單容易上手。所以，適合初學者瞭解TensorFlow的常用API的使用方法。並且根據示例代碼可以運行相應的效果，能有一個更加直觀的認識。

系列文章地址

1. 計算圖的創建與啓動

2. 變量的定義及其操作

3. Feed與Fetch

4. 線性迴歸

5. 構建非線性迴歸模型

6. 簡單分類問題

7. Dropout與優化器

8. 手動調整學習率與TensorBoard

9. 卷積神經網絡（CNN）

10. 循環神經網絡（RNN）

11. 模型的保存與恢復

後記

TensorFlow1爲靜態圖，PyTorch爲動態圖。從編寫的難易程度上來將，PyTorch更加簡單，但是TensorFlow1的效率更高。而TensorFlow2也是動態圖，與PyTorch更爲相似。

本教程有同步的Github地址：Here

後期還會推出PyTorch、TensorFlow2的相關教程。