41、TensorFlow学习与实践：从基础到应用

TensorFlow学习与实践：从基础到应用

1. 学习成果与后续资源

恭喜你完成了TensorFlow的学习之旅！通过一系列学习，你已经掌握了以下关键技能：
- 将现实世界的问题转化为机器学习框架。
- 理解众多机器学习问题的基础知识。
- 使用TensorFlow解决这些问题。
- 可视化机器学习算法并运用相关术语。
- 利用现实世界的数据和问题展示所学知识。

为确保代码中的库调用和语法是最新的，可访问GitHub仓库： http://mng.bz/Yx5A 。欢迎加入社区，提交问题或发送拉取请求。需要注意的是，TensorFlow发展迅速，新功能会不断涌现。

2. 安装说明

2.1 环境要求

默认使用Python 3，但部分依赖库有特殊要求，如BregmanToolkit和VGG16.py库需要Python 2.7。Python 3的代码示例基于TensorFlow v1.15，而涉及Python 2.7的示例使用TensorFlow 1.14.0。GitHub上的源代码会始终保持最新版本： http://mng.bz/GdKO 。同时，正在努力将示例迁移到TensorFlow 2.x，相关工作在GitHub仓库的tensorflow2分支中进行。

2.2 使用Docker安装

Docker可以将软件依赖打包，使安装环境保持一致，减少计算