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TensorFlow快速入门与实战

共67讲 · 67课时,约1000分钟
6997
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01 | 课程介绍
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02 | 课程内容综述
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03 | 第一章内容概述
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04 | TensorFlow产生的历史必然...
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05 | TensorFlow与Jeff Dean的...
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06 | TensorFlow的应用场景
07 | TensorFlow的落地应用
08 | TensorFlow的发展现状
09 | 第二章内容概述
10 | 搭建你的TensorFlow开发环...
11 | Hello TensorFlow
12 | 在交互环境中使用TensorFl...
13 | 在容器中使用TensorFlow
14 | 第三章内容概述
15 | TensorFlow模块与架构介绍
16 | TensorFlow数据流图介绍
17 | 张量(Tensor)是什么(上...
18 | 张量(Tensor)是什么(下...
19 | 变量(Variable)是什么(...
20 | 变量(Variable)是什么(...
21 | 操作(Operation)是什么...
22 | 操作(Operation)是什么...
23 | 会话(Session)是什么
24 | 优化器(Optimizer)是什...
25 | 第四章内容概述
26 | 房价预测模型的前置知识
27 | 房价预测模型介绍
28 | 房价预测模型之数据处理
29 | 房价预测模型之创建与训练
30 | TensorBoard可视化工具介...
31 | 使用TensorBoard可视化数...
32 | 实战房价预测模型:数据分...
33 | 实战房价预测模型:创建与...
34 | 实战房价预测模型:可视化...
35 | 第五章内容概述
36 | 手写体数字数据集MNIST介...
37 | 手写体数字数据集MNIST介...
38 | MNIST Softmax网络介绍(...
39 | MNIST Softmax网络介绍(...
40 | 实战MNIST Softmax网络(...
41 | 实战MNIST Softmax网络(...
42 | MNIST CNN网络介绍
43 | 实战MNIST CNN网络
44 | 第六章内容概述
45 | 准备模型开发环境
46 | 生成验证码数据集
47 | 输入与输出数据处理
48 | 模型结构设计
49 | 模型损失函数设计
50 | 模型训练过程分析
51 | 模型部署与效果演示
52 | 第七部分内容介绍
53 | 人脸识别问题概述
54 | 典型人脸相关数据集介绍
55 | 人脸检测算法介绍
56 | 人脸识别算法介绍
57 | 人脸检测工具介绍
58 | 解析FaceNet人脸识别模型
59 | 实战FaceNet人脸识别模型
60 | 测试与可视化分析
61 | 番外篇内容介绍
62 | TensorFlow社区介绍
63 | TensorFlow生态:TFX
64 | TensorFlow生态:Kubeflow
65 | 如何参与TensorFlow社区开...
66 | ML GDE是TensorFlow社区...
67 | 课程总结

精选留言(24)

  • 2019-01-08
    求问python3.7安装tensorflow试过pip,conda都没成功,求问我该怎么办?

    作者回复: TF1.12 可以改为3.6,或者升级到TF 1.13.1 ,现在支持Python3.7了。

    12
  • 安装的话,建议大家先安装一个miniconda(无论是Linux还是Windows),没有anaconda那么大,也没有那些用不到的包,只有50多M,但是可以使用anaconda全部的管理和安装功能。安装好miniconda之后,只需要一条命令便可以安装TensorFlow。
    1)安装CPU版TensorFlow:
    Windows下:
    conda create -n tensorflow_env tensorflow-mkl
    Linux下:
    conda create -n tensorflow_env tensorflow
    执行完上述命令后,便可以创建一个安装好TensorFlow的虚拟环境(和老师视频里讲的虚拟环境是一个概念),然后使用如下命令:
    conda activate tensorflow_env
    便可以激活环境,然后就可以愉快地使用TensorFlow啦
    注:使用上述命令创建的环境是Python 3.6的环境,即TensorFlow推荐的环境。Windows下安装和Linux下安装的命令不一样,Windows下必须多一个mkl后缀。(anaconda官方说法是没有mkl后缀的,但是Intel官方说法有,以Intel的说法为准,因为TensorFlow CPU版这个包由Intel负责维护的)
    2)安装GPU版的TensorFlow:
    GPU版的TensorFlow,在Linux和Windows下的安装命令相同,都是:
    conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu
    同样的,使用如下命令:
    conda activate tensorflow_gpuenv
    便可以激活环境,然后就可以愉快地使用TensorFlow啦
    注意:使用conda来安装TensorFlow GPU版本时,并不需要事先安装cuda和cudnn,只需要安装好NVIDIA显卡的驱动即可。是不是超级简单超级方便的安装方法。


    PS 1:号召大家一起来给极客时间这个APP反馈一个问题,
    就是,我看了大家的留言,大家有很多问题,我都是知道答案的,但是苦于我不能在相应的留言处评论,所以不能解答大家的问题,很难受。大家快去反映这个问题,让极客时间增加让订阅者能在订阅者留言处回复这个功能。这个功能感觉是刚需,毕竟大家问题那么多,老师又是大牛,基本上很忙的,很难有时间一一解答这些问题。
    PS 2:本人目前建立一个和本课程相关的TensorFlow学习交流qun,大家可以进群
    qun交流学习。这样有问题也可以分享,解答,要是老师能加进来就更好啦。Q*Q qun hao:566562548
    展开
    1
    8
  • 2019-01-11
    老师,我是windows平台,python是最近版本,安装在c盘根目录下。创建虚拟环境的命令是这样的:virtualenv --system-site-packages -p python37 ./venv

    总是提示我:The path python37 (from --python=python37) does not exist

    难道是我的路径写错了?
    展开
    4
  • 2019-02-26
    系统提示 the path python ………… doesn't exist.的话,把命令行输入的-p python3或者python3.6换成-p python ./venv即可。

    activate时候,Windows系统的指令改为venv\Scripts\activate即可。

    作者回复: 赞!👍

    2
  • 2019-02-25
    windows系统安装问题汇总:
    1.python安装,建议下载3.5.x或3.6.x版本的.exe文件,出问题可以反复重装。不要用最新的3.7版本,因为这是tensorflow官方上的建议。官网:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
    2.安装pip和virtualenv,权限问题,需要在命令后加--user
          pip3 install -U pip virtualenv --user
    3.安装完virtualenv后,virtualenv --version不是内部命令,需要指定环境变量
        比如是python3.6版本的:
            C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python36\Scripts
    4.使用virtualenv创建python虚拟环境
        老出现这个问题,The path python37 (from --python=python37) does not exist,其实是老师的命令错了,应该将python3改为python
        virtualenv --system-site-packages -p python ./venv
    展开
    2
  • 2019-02-27
    按照教程安装virtualenv后,运行virtualenv报-bash: virtualenv: command not found错误
    搜索了一下,还需要执行一下下面的步骤:

    If you installed it through running
    pip install virtualenv
    What you need to do is to run:
    sudo /usr/bin/easy_install virtualenv
    which puts it in /usr/local/bin/. The above directory by default should be in your PATH; otherwise, edit your .zshrc (or .bashrc) accordingly.
    展开

    作者回复: 👍

    1
  • 2019-01-28
    python3.7一直显示找不到合适版本的tensorflow

    作者回复: 现在新版本支持了

    1
  • 为什么不用 Anaconda

    作者回复: 比较大,好几 G。

    1
  • 2019-01-16
    大家下载安装一定要使用python3.6及以下的版本。我使用python3.7安不上去。换了python3.6.8就可以了。

    作者回复: 对的,课程中这个版本还不支持 3.7+,现在新版本可以了。

    1
  • 2019-01-09
    为什么不使用python3?

    作者回复: 一是个人比较熟悉Python 2,二是调研下来Python 2用户比例好像还是高一些

    1
  • 2019-11-04
    为何不用docker安装

    作者回复: 本小节有讲使用 Docker 搭建环境,请注意查看

  • 2019-11-03
    谷歌肯定不愿意支持Mac的
  • 2019-06-10
    安装TensorFlow时出现以下错误,是不是安装不成功:
      Found existing installation: numpy 1.8.0rc1
        Not uninstalling numpy at /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python, outside environment /Users/jiangjianfeng/Documents/virtualenv_workspace/venv
        Can't uninstall 'numpy'. No files were found to uninstall.
    Successfully installed absl-py-0.7.1 astor-0.8.0 backports.weakref-1.0.post1 funcsigs-1.0.2 futures-3.2.0 gast-0.2.2 grpcio-1.21.1 h5py-2.9.0 keras-applications-1.0.8 keras-preprocessing-1.1.0 markdown-3.1.1 mock-3.0.5 numpy-1.16.4 protobuf-3.8.0 tensorboard-1.13.1 tensorflow-1.13.1 tensorflow-estimator-1.13.0 termcolor-1.1.0 werkzeug-0.15.4

    会不会有问题?
    展开

    作者回复: 安装numpy依赖包出现了问题,建议使用 Anaconda 环境

  • 2019-05-04
    老师 我用mac os x 10.11系统,去搭建环境会不会有问题?

    作者回复: 没有问题的

  • 2019-02-24
    windows下安装TensoFlow遇到各种问题怎么解决???

    作者回复: https://github.com/DjangoPeng/tensorflow-101
    Q&A 第2个答案

  • 2019-01-27
    是不是必须要用Python环境?我是java程序员,可否在windows下的java环境安装

    作者回复: TensorFlow 有 java SDK,但是这个课程还是以 Python 和 Keras 为主的。

  • 2019-01-24
    我执行完pip install tensorflow之后,再执行pip list installed ,没有发现tensorflow的版本输出?这是为什么?
  • 2019-01-24
    老师应该安装哪个版本的python,3.7安装不了

    作者回复: 3.6
    最新发布的 TensorFlow 1.13.1 支持 Python 3.7 啦

  • 2019-01-22
    老师,您好!由于旧设备,只能安装tensorflow1.5版本,对后续课程学习有什么影响不?
    win7搭建tensorflow环境碰到的坑,https://www.cnblogs.com/sihaixuan/p/10303638.html,希望对后面的同学又帮助!

    作者回复: 影响不大。

  • 2019-01-17
    有JAVA maven包,自己学习使用,问题应该不大。

    作者回复: Java 生态也是 TF 重点支持的~