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来源：Github

编译：Junho Kim

转载自：机器学习算法与自然语言处理，未经允许不得二次转载

学习过机器学习和深度学习的小伙伴不可能不知道TensorFlow。

它拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。但却因难以上手将很多人阻档在外。

最近来自韩国的AI研究科学家Junho Kim做了一份易于使用的 TensorFlow 代码集，目前该项目包含一般深度学习架构所需要的代码，例如初始化和正则化、各种卷积运算、基本网络架构与模块、损失函数和其它数据预处理过程。此外，作者还特别增加了对 GAN 的支持，这主要体现在损失函数上，其中生成器损失和判别器损失可以使用推土机距离、最小二乘距离和 KL 散度等。

本份资料Github地址：

https://github.com/taki0112/Tensorflow-Cookbook

并且这份资料作者一直在更新。

主要来说，资料分为以下几个部分：

1.  如何使用

2.  卷积

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