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- TensorFlow Datasets 数据集载入
- Swift for TensorFlow (S4TF) (Huan）
- TensorFlow in Julia（Ziyang）
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- 概览
- 本章小结
- 前言
- 介绍
- 如何使用本书
- 本书的适用群体
- 致谢
- TensorFlow概述
- 学生和研究者：模型的建立与训练
- 开发者和工程师：模型的调用与部署
- TensorFlow能帮助我们做什么？
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- TensorFlow安装与环境配置
- 一般安装步骤
- GPU版本TensorFlow安装指南
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- 第一个程序
- TensorFlow所需的硬件配置 *
- TensorFlow基础
- TensorFlow 1&+1
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- TensorFlow 模型建立与训练
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- 基础示例：多层感知机（MLP）
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- TensorFlow常用模块
- TensorBoard：训练过程可视化
- tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复
- tf.data ：数据集的构建与预处理
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- Keras Sequential save方法（Jinpeng）
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- TensorFlow Serving安装
- 在客户端调用以TensorFlow Serving部署的模型
- TensorFlow Serving模型部署
- TensorFlow Lite（Jinpeng）
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- TensorFlow in JavaScript（Huan）
- TensorFlow.js 简介
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- TensorFlow.js 模型训练 *
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- 单机多卡训练： MirroredStrategy
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- 使用TPU训练TensorFlow模型（Huan）
- TPU 简介
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- 扩展
- TensorFlow Hub 模型复用（Jinpeng）
- TensorFlow Datasets 数据集载入
- Swift for TensorFlow (S4TF) (Huan）
- S4TF 简介
- S4TF 环境配置
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- TensorFlow in Julia（Ziyang）
- TensorFlow.jl 简介
- TensorFlow.jl 环境配置
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- 附录
- 图模型下的TensorFlow
- 使用Docker部署TensorFlow环境
- 在云端使用TensorFlow
- 在Colab中使用TensorFlow
- 在Google Cloud Platform（GCP）中使用TensorFlow
- 在阿里云上使用 GPU 实例运行 Tensorflow（Ziyang）
- 部署自己的交互式Python开发环境JupyterLab
- 参考资料与推荐阅读
- TensorFlow性能优化
- 术语中英对照表
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