Tensorflow 学习资料--入门与安装-深度学习（Deep Learning）-编程文章分享

自2015年11月发布以来，谷歌旗下的机器学习开源框架TensorFlow已经在图像识别，大数据分析，语音识别和语义理解，机器翻译等各个领域得到了广泛应用，同时也得到了业内人士的普遍认可，成为了目前最受关注和使用率最高的开源框架之一。

1. 《TensorFlow极速入门》

链接：http://www.leiphone.com/news/201702/vJpJqREn7EyoAd09.html

本文介绍了 graph 与 session 等基本组件，解释了 rank 和 shape 等基础数据结构概念，讲解了一些 variable 需要注意的地方并介绍了 placeholders 与 feed_dict 。最终以一个手写数字识别的实例将这些点串起来进行了具体说明。

2. 《TensorFlow学习笔记1：入门》

链接：http://www.jeyzhang.com/tensorflow-learning-notes.html

概括了TensorFlow的特性，然后介绍了graph、session、variable 等基本概念的含义，以具体代码的形式针对每个概念给出了进一步的解释。最后通过手写数字识别的实例将这些点串起来进行了具体说明。

3. 《TensorFlow入门》

链接：http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9#

本文简单介绍了 TensorFlow 的含义、优点、安装和基本工作原理之后，直接通过代码示例的方式讲解了 TensorFlow 的简单用法，包括生成三维数据，然后用一个平面拟合它，以及通过 variable 实现一个简单的计数器等。第二篇的后续文章讲述了卷积神经网络（CNN）模型构建，以及利用 TensorFlow 生成词向量 (Word Embedding) 的具体过程。第三篇则实际上是基于斯坦福大学基于深度学习的自然语言处理课程的学习笔记，该系列其他的文章还讲述了循环神经网络（RNN）和 word2vec 模型等更深入的知识，感兴趣的读者可以从文章的作者页找到更多文章。

4. 《真正从零开始，TensorFlow详细安装入门图文教程！》

链接：http://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html

详细介绍了在Linux环境下如何通过pip命令安装TensorFlow框架的完整流程，以及面对一些常见问题的处理办法。还针对Komodo开发环境进行了简单介绍。。

5. 谷歌官方入门教程

链接：https://tensorflow.google.cn/

6. 谷歌教程翻译

https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh

这里谷歌给出的入门教程内容十分丰富，除了最基本的安装、名词解释和代码示例之外，还给出了 API 接口的详细解释和说明。

7. TensorFlow中文社区

http://www.tensorfly.cn/

包括进阶指南、API中文手册、精华文章和TF社区等诸多板块。

Tensorflow 学习资料--入门与安装

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