深度学习视频课程（1）：TensorFlow基础

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本课程使用了TensorFlow稳定版中的**版本，尽管目前TensorFlow2.0已经推出，但仍然是Alpha版，并不建议各位同学之间使用TensorFlow2.0学习，因为这只是Alpha版，连Beta版都不是，在正式推出后，甚至在推出Beta版后，可能API大多数要发生变化，所以学了也白学。

本课程采用Python 3.x录制，适合于Python3.5及以上的所有Python版本。视频以及源代码适合于Windows、macOS和Linux系统。

课程主要内容如下：

1. Tensorflow简介

2. 安装TensorFlow

3. TensorFlow中的常量

4. 占位符类型

5. TensorFlow的变量

6. 初始化TensorFlow的变量

7. 运算函数

8. 管理计算图

9. 计算图节点的生命周期

10. 用TensorFlow实现线性回归算法

11. 数据的归一化和标准化

12. 使用TensorFlow实现梯度下降算法

13. 保存和恢复模型

14. 可视化计算图

15. 用TensorBoard可视化计算图

16. 命名作用域

17. 模块化

18. 共享变量

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