Python + TensorFlow 深度学习中文教程

感谢楼主

太好了。收藏

能用 IPython Notebook 来学 tf 框架吗。。。 Notebook 画图太方便了，学习比较直观

视频有没有地方下载,B 站压缩太厉害了~

mark, 感谢, 希望持续更新

非常感谢，已 mark

话说，直接从 3 开始的？ 1 和 2 呢？

@33Cat 在 github 的 readme 里面有 1 和 2 的视频链。

@jccg90 开发效率问题。将所有代码都写好了之后，粘贴到 Notebook 来展示是适用的。但是直接在 notebook 上开发效率太慢。

而且你做真正的深度学习软件模块的时候不可能用 botebook 吧？

可视化有 TensorBoard 这个组件。我之后会用到

TF 能用 JS 开发吗

@rust 目前没有。整个系列还没有做好。而且质量也还很惭愧。

@dxcqcv 官方只给了 C++的底层 API 和 Python 的顶层 API 。

其他语言的都是社区在推进。

我也是 JS 开发者。加入了 TF JS 社区的 Slack. 有兴趣可以搜一搜 Slack 加入。

不过社区已经有大概半年没有什么动静了。

我估计项目是死了。

JS Binding 的主要难点是， JS 没有 64 位整数的类型。 JS Number 是 64 位浮点，俗称 double 。

而且 Python API 中有一些 C++ API 没有提供的。

所以 JS Implementation 会很艰难。

JS for Scientific Computing 也许会在 JS2017 或者 2018 中有一定支持。我希望。。。

看了一期，不错不错~~ 可以拉个群 Slack 或者 wechat

看了第一期，实在看不下去了。提个建议，你录制教程之前可以先把要打好的文字信息录好么？ 10 分钟足够讲完的东西，非要拖半个小时

第一节课你讲的那个向量的内积并不是向量的内积啊
v1 .* v2 = Σxiyi
a = (1, 2)
b = (3, 4)
a .* b = 1 * 3 + 2 * 4 = 11

@menc 口误

@Aspx 一开始录的时候根本没想到真的有人看(ToT)。我一看 Github 时都惊呆了。现在觉得有必要提升一下质量

有空了会将尿点太多的几期重做

谢谢建议

python 小把戏不错

@PhilosophyKing 可是这分明什么乘都不是

@menc 对， X 乘的话要形状变化。我失误混淆了 Numpy 乘法的操作符重载和数学的乘法。

确实 [3, 4] x [8, 9] => [24, 36] 的话，想成乘法在 reduce 两个数组比较好。

[3] X [8, 9] 才是数学上的 X 乘
[4]

谢谢你细心的指出。

我的第一期视频做得不好。准备重做。确实是没想到有真么多人看。

已 star ，挑个时间好好看下你的视频。

谢谢楼主

已收藏

@PhilosophyKing 还是很不错的，准备跟下去

关注一下，谢谢楼主