TensorFlow 官方文档中文版发布啦（持续维护）

TensorFlow 是 Google 研发的第二代人工智能学习系统，是 Google 为了帮助全球开发者们更加方便和高效地开发机器学习 (Machine Learning)和人工智能 (AI) 应用而开发的一整套开发平台和框架。被广泛应用于语音识别和图像识别等多项机器学习、深度学习领域。开发者可以使用 TensorFlow 轻松进行模型的构建和训练。

为了方便开发者和研究人员了解学习和使用 TensorFlow，我们准备了下列内容。并为大家提供了 TensorFlow 中文文档。

TensorFlow 中文文档说明

TensorFlow Docs 是由掘金翻译计划实时维护的 TensorFlow 官方文档中文版，维护者由全球各大公司开发人员和各著名高校研究者及学生组成。欢迎大家加入维护团队，欢迎提 Issue 和 PR。

详细内容请见 TensorFlow 中文文档

教程

如果你还没有安装 TensorFlow，可以按照以下教程进行安装：

1. 在 Ubuntu 上安装 TensorFlow
2. 在 macOS 中安装 TensorFlow
3. 在 Windows 上安装 TensorFlow
4. 通过源码安装 TensorFlow
5. 安装 TensorFlow for C
6. 安装 Go 版本 Tensorflow
7. 安装 TensorFlow for Java

接下来，如果你对 TensorFlow 还不熟悉，请阅读下面链接中的文档，其中包括：为机器学习新手准备的指南、为有机器学习经验的读者准备的指南、高阶 API 中的关键功能介绍和适用于进阶用户的介绍：

1. 开始使用 TensorFlow 介绍
2. TensorFlow Docs Get_Started

接下来学习如何在真实世界中部署模型：

1. 如何创建一个 TensorFlow 服务器集群
2. 如何在 Hadoop 上运行 Tensorflow

接下来可以学习在 TensorFlow 中进行各种特定任务的教程：包括图像识别，序列，数据的表示和非机器学习类内容

1. TensorFlow 中进行各种特定任务的教程目录
2. TensorFlow Docs Tutorials

进一步的文档会深入介绍 TensorFlow 的工作细节。包括顶层 API、底层 API、机器学习概念、TensorFlow 调试器、TensorBoard 和其他内容。

1. 开发者指南教程目录
2. TensorFlow Docs Programmers_Guide

在训练机器学习模型时，性能往往是一个值得关注的问题。接下来你可以学习数种优化性能的方法：

1. 性能优化方法教程目录
2. TensorFlow Docs Performance

最后可以学习如何向 TensorFlow 添加功能等更加深入的问题：

1. TensorFlow 功能拓展教程目录
2. TensorFlow Docs Extend

此外还有前段时间 Google 官方推出的 机器学习速成课程。

Q&A

问：掘金为什么翻译 TensorFlow 官方文档？

答：网上有各种版本的 TensorFlow 中文文档，但存在质量差、版本旧和不维护等问题，为了解决这些痛点，为 TensorFlow 学习者提供更可靠的学习资源，降低 TensorFlow 的门槛，让更多开发者能够触及新兴技术，掘金翻译计划进行了这次文档的翻译。

问：我可以加入文档维护吗？

答：当然可以，你需要先了解掘金翻译计划，学习 译者教程，在 这儿 申请加入翻译计划，申请通过后先进行一篇以上的文章校对（为了熟悉流程），然后学习 TensorFlow 中文文档维护说明，之后就可以在 这儿 和 这儿 进行文档翻译和校对任务。也可以发现文档有不足发起 Pull Request 进行修改。

问：我可以和掘金翻译计划合作么？

答：当然可以，对于翻译计划相关的活动，掘金会给足量的曝光。联系请加微信：517010193 或 扫描二维码。

下面为大家提供些 Tensorflow 相关学习资源

权威资源

1. 官网：www.tensorflow.org
2. 中文版文档：TensorFlow Docs
3. Google+：TensorFlow Google+ 社群
4. Github： https://github.com/tensorflow
5. Twitter： https://twitter.com/tensorflow
6. Slack： https://tensor-flow-talk-invite.herokuapp.com/invite

视频

1. Deep Learning | Coursera
2. Machine Learning | Coursera
3. Machine Learning Foundations: A Case Study Approach | Coursera
4. Tensorflow tutorials (Eng Sub) 神经网络系列教程 | YouTube

相关开源库

1. Tensorboard: TensorFlow's Visualization Toolkit
2. Tensor2tensor: A library for generalized sequence to sequence models
3. Tensorboard-plugin-example
4. Playground: Play with neural networks
5. Skflow: Simplified interface for TensorFlow for Deep Learning
6. Flod: Deep learning with dynamic computation graphs in TensorFlow
7. TensorFlow-Examples: TensorFlow Tutorial and Examples for Beginners with Latest APIs
8. tflearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow

感谢以下译者

• pkuwwt, JohnJiangLA, lsvih, foxxnuaa, leviding, edvardhua, XatMassacrE, changkun
• shi-xiaopeng, charsdavy, romeo0906, carriecc, wzy816, windhaunting, tobiaslee, MRNIU
• caoyi0905, joyking7, jasonxia23, vuuihc, xiaoxi666, bobmayuze, cacppuccino, filosfino
• witmax, missmisslonely, gzponline, San-greal, owenlyn, SallyGo, ppp-man, Quorafind,
• elijahxyc, linbaiwpi, zcgeng, whatbeg, asdf2014, MoutainOne, LilianYe, Raoul1996,
• mnikn, PeterChenYijie, jaymz1439, xfffrank, luffydream, GanymedeNil, liaodalin19903,

活动支持方

• 掘金
• 图灵教育
• 印记中文

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