TensorFlow 深度学习项目教程

TensorFlow 深度学习项目教程

tensorflow-deep-learning All course materials for the Zero to Mastery Deep Learning with TensorFlow course. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ten/tensorflow-deep-learning

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于TensorFlow的深度学习教程，目录结构如下：

tensorflow-deep-learning/
├── .github/
│   └── workflows/
├── docs/
├── extras/
├── images/
├── slides/
├── video_notebooks/
├── .gitignore
├── 00_tensorflow_fundamentals.ipynb
├── 01_neural_network_regression_in_tensorflow.ipynb
├── 02_neural_network_classification_in_tensorflow.ipynb
├── 03_convolutional_neural_networks_in_tensorflow.ipynb
├── 04_transfer_learning_in_tensorflow_part_1_feature_extraction.ipynb
├── 05_transfer_learning_in_tensorflow_part_2_fine_tuning.ipynb
├── 06_transfer_learning_in_tensorflow_part_3_scaling_up.ipynb
├── 07_food_vision_milestone_project_1.ipynb
├── 08_introduction_to_nlp_in_tensorflow.ipynb
├── 09_SkimLit_nlp_milestone_project_2.ipynb
├── 10_time_series_forecasting_in_tensorflow.ipynb
├── 11_passing_the_tensorflow_developer_certification_exam.md
├── LICENSE
├── README.md
├── mkdocs.yml

• .github/: 存放GitHub Actions工作流文件，用于自动化项目的一些操作，如代码风格检查、自动化部署等。
• docs/: 存放项目文档。
• extras/: 存放额外的资源或示例代码。
• images/: 存放项目中的图片文件。
• slides/: 存放项目的幻灯片。
• video_notebooks/: 存放视频教程中的Jupyter笔记本文件。
• .gitignore: 定义了Git应该忽略的文件和目录。
• 00_tensorflow_fundamentals.ipynb 至 10_time_series_forecasting_in_tensorflow.ipynb: 这些是Jupyter笔记本文件，包含了不同主题的教程和代码。
• 11_passing_the_tensorflow_developer_certification_exam.md: 包含了准备TensorFlow开发者认证考试的指南。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的自述文件，介绍了项目的相关信息。
• mkdocs.yml: MkDocs的配置文件，用于生成项目的文档网站。

2. 项目的启动文件介绍

本项目的启动文件是00_tensorflow_fundamentals.ipynb，它是一个Jupyter笔记本，用于介绍TensorFlow的基础知识。用户可以通过Jupyter Notebook界面打开并运行这个文件，开始学习TensorFlow的基本概念和使用方法。

3. 项目的配置文件介绍

本项目的配置文件主要是.gitignore和mkdocs.yml。

• .gitignore: 此文件用于配置Git忽略列表，确保一些不必要的文件（如编译生成的文件、日志文件、私人配置文件等）不被提交到版本控制系统中。对于本项目，.gitignore可能包含了Jupyter笔记本的输出文件、Python的缓存文件等。

• mkdocs.yml: 此文件是MkDocs的配置文件，用于指定如何生成项目的文档网站。在这个文件中，可以定义文档的布局、主题、导航结构等。通过编辑此文件，用户可以定制项目的文档网站，使其更符合自己的需求。

tensorflow-deep-learning All course materials for the Zero to Mastery Deep Learning with TensorFlow course. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ten/tensorflow-deep-learning