(七)手写数字识别_线性回归、多层感知机、CNN实现
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(七)手写数字识别_线性回归、多层感知机、CNN实现

以手写数字识别为出发点，对深度学习中的网络构建、预测分析、迭代优化等主要流程进行相关介绍。

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(六)TensorFlow_Python调用API
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(六)TensorFlow_Python调用API

针对于常用的TensorFlow方法进行一个简要的汇总介绍。

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(五)TensorFlow实现线性回归算法
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4 分钟 读完 (大约 614 个字)

(五)TensorFlow实现线性回归算法

本节以最简单y=0.7x+0.6线性回归为例，将TensorFlow训练、训练后模型保存及可视化串联介绍。

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(四)TensorFlow数据读取
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TensorFlow主要提供了三中读取数据的方式：

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(三)TensorBoard可视化及模型数据的保存加载
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6 分钟 读完 (大约 957 个字)

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模型的可视化与保存在深度学习训练中起到很重要的作用。

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(二)TensorFlow常量、变量、占位符及op详解
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6 分钟 读完 (大约 942 个字)

(二)TensorFlow常量、变量、占位符及op详解

TensorFLow提供了一个库来定义和执行对张量的各种数学运算。

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(一)TensorFlow相关介绍及安装步骤详解
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12 分钟 读完 (大约 1778 个字)

(一)TensorFlow相关介绍及安装步骤详解

TensorFlow即是实现机器学习算法的接口，也是执行机器学习算法的框架

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