Tensorflow的学习路线

本文详细介绍了深度学习的入门路径,包括跟随莫烦Python学习算法,通过《21个项目玩转深度学习》等书籍深入理解TensorFlow,积累高效API及最新理论模型。文章推荐了多个学习资源,如TensorFlow官方教程、Keras中文教程等,强调了实践的重要性,如独立实现模型和撰写技术博客。

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date: 2018年10月28日

入门

  1. 先把莫烦python上面的算法程序,跟着解释读懂。

  2. 买Tensorflow方面的电子书入门,跟着代码和书的解释。
    如,《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》何之源著

基本功

  1. 积累高效的API. 去Tensorflow的官网上,阅读教程。跟着代码和手册说明.
  2. 积累最新的理论模型.
    找与自己相关的论文,阅读他们的论文和源代码。对照着理解。
    PS: csdn,知乎上很多对新论文解读的博客,可以参考

检验自己理解是否正确

  1. 推导基础模型的原理。写技术博客的方式,把模型的原理推导一遍。
  2. 对于基础的模型,用python实现一遍,不借助tensorflow.这样你就能明白,到底哪些细节是Tensorflow隐蔽掉的,这些细节被哪个API实现了。
  3. 如果你实现的模型复杂,那么建议你用高级的框架实现如keras.

生产环境

  1. 用学习到的模型,解决自己工作中的问题

参考资料

  1. 莫烦python https://morvanzhou.github.io/
  2. Tensorflow 教程 https://www.tensorflow.org/tutorials/
  3. Keras 中文教程 https://keras.io/
  4. Keras 中文教程 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/
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