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如果一门技术的学习曲线过于陡峭,那么我们在入门时的场景往往是,一鼓作气,没入门,再而衰,三而竭。演绎一出从入门到放弃的败走麦城。
今天发现一个入门TensorFlow的宝藏,迫不及待的分享给大家。这个开源项目的目标就是降低TensorFlow的学习难度,先把你领进门。
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本书是一本对人类用户极其友善的TensorFlow2.0入门工具书,不刻意恶心读者是本书的底限要求,Don't let me think是本书的最高追求。
本书主要是在参考TensorFlow官方文档和函数doc文档基础上整理写成的。
但本书在篇章结构和范例选取上做了大量的优化。
不同于官方文档混乱的篇章结构,既有教程又有指南,缺少整体的编排逻辑。
本书按照内容难易程度、读者检索习惯和TensorFlow自身的层次结构设计内容,循序渐进,层次清晰,方便按照功能查找相应范例。
不同于官方文档冗长的范例代码,本书在范例设计上尽可能简约化和结构化,增强范例易读性和通用性,大部分代码片段在实践中可即取即用。
如果说通过学习TensorFlow官方文档掌握TensorFlow2.0的难度大概是9的话,那么通过学习本书掌握TensorFlow2.0的难度应该大概是3.
谨以下图对比一下TensorFlow官方教程与本教程的差异。
学习计划:
开源电子书地址:
gitbook电子书地址:https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2_in_30_days
github项目地址:https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
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