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tensorflow入門的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李明軍寫的 TensorFlow深度學習實戰大全 和（愛爾蘭）艾哈邁德·曼肖伊的 深度學習案例精粹都 可以從中找到所需的評價。
另外網站【資料推薦】TensorFlow的入門資料整理與技巧 - 古詩詞庫也說明：TensorFlow 的入門資料整理與技巧. 我與TensorFlow的故事. 1. 理論知識. 1.1 影片; 1.2 書籍. 2. 程式設計思維和技巧. 2. 1. 如何培養; 2.2. 一些技巧.
這兩本書分別來自北京大學 和人民郵電所出版 。
國立臺北科技大學 電機工程系 張陽郎、林敏勝所指導 蘇冠全的 機器學習應用於預測交通流量與速度之實驗研究 （2021），提出tensorflow入門關鍵因素是什麼，來自於機器學習、深度學習、迴歸分析、分類分析、交通流量預測、交通速度預測。
而第二篇論文國立彰化師範大學 工業教育與技術學系 陳德發所指導 蔡佳利的 基於深度學習物件辨識之機械手臂軌跡規劃 （2021），提出因為有 OpenCV、卷積類神經網路、物件辨識、機械手臂的重點而找出了 tensorflow入門的解答。
最後網站01 TensorFlow入門– 柯博文老師則補充：而TensorFlow Core是用於機器學習研究人員，和其他需要對其模型進行精細控制。更高層次的API建立在「TensorFlow Core」之上。會讓開發者更容易學習和使用。 另外，更高層的 ...
TensorFlow深度學習實戰大全
為了解決tensorflow入門 的問題，作者李明軍 這樣論述：
不知不覺，人工智慧已經走入我們的生活，尤其是圖像識別、文本識別、語音辨識、自然語言等技術。這些應用的核心技術就是深度學習，也正是本書的核心內容。 本書以Tensor Flow為核心，分為3篇，共計15章節。第1篇是基礎篇（第1~5章），主要介紹什麼是深度學習、深度學習的本質是什麼、深度 學習所使用的教材和方法，以及深度學習在圖像識別（MNIST）領域的應用。第2篇是發展演變篇（第6~14章），主要介紹在圖像識別領域深度學習技術的 發展與演變。 主要是以Image Net挑戰賽為線索、以Image Net挑戰賽中的冠軍模型為主幹，介紹了卷積神經網路的發展歷程、遇到的主要挑戰、思路 和對策，以
及各種冠軍模型的模型架構與模型訓練。第3篇是前沿篇（第15章），介紹了生成對抗神經網路（GAN），它是一種能夠自動生成圖像的神經網路， 這是與之前介紹的各種用於圖像識別的卷積神經網路最顯著的區別。 本書講解細緻、深入淺出，即使沒有機器學習的基礎，也能快速學會，同時適合任何對深度學習技術或人工智慧相關領域感興趣的從業人員學習使用。 李明軍，曾就職于億陽信通、神州泰岳、中國惠普等公司。從事大資料分析、人工智慧等相關領域的工作。在知乎上發表過多篇技術文章，對大資料分析、人工智慧、資料治理有著豐富的經驗。 第1篇 基礎篇 第1章 深度學習基礎 1.1 人工
智慧與機器學習 1 1.2 機器是怎樣學習的3 1.3 機器學習實戰6 1.4 機器學習的教材10 1.5 機器學習的分類11 1.6 本章小結 15 第2章 深度學習原理 2.1 什麼是深度學習17 2.2 為什麼需要深度學習 17 2.3 深層神經網路21 2.4 深層神經網路訓練24 2.5 深層神經網路優化35 2.6 本章小結40 第3章 TensorFlow安裝 3.1 在macOS上安裝TensorFlow41 3.2 在Windows上安裝TensorFlow49 3.3 在Ubuntu上安裝TensorFlow52 3.4 本章小結64 第4章 TensorFlow入門
4.1 TensorFlow程式設計環境65 4.2 TensorFlow運行機制66 4.3 資料類型—張量78 4.4 資料操作86 4.5 使用Estimator開發112 4.6 使用LinearEstimator的示例. 126 4.7 本章小結136 第5章 手寫數位識別 5.1 MNIST資料集簡介137 5.2 手寫數位識別示例143 5.3 手寫數位識別優化152 5.4 尋找最優模型165 5.5 本章小結 176 第2篇 發展演變篇 第6章 圖像識別 6.1 CIFAR資料集簡介178 6.2 ImageNet資料集簡介180 6.3 圖像識別的關鍵及特點. 182
6.4 卷積神經網路原理184 6.5 卷積神經網路構建 188 6.6 卷積神經網路示例 196 6.7 本章小結 208 第7章 卷積神經網路起源及原理 7.1 多層架構 209 7.2 卷積神經網路. 210 7.3 Neocognitron210 7.4 LeNet簡介211 7.5 本章小結 212 第8章 AlexNet 8.1 網路架構213 8.2 主要特點214 8.3 後續影響 219 8.4 本章小結 219 第9章 VGGNet 9.1 網路架構.. 221 9.2 主要特點.. 223 9.3 其他技巧和貢獻224 9.4 本章小結 228 第10章 Inc
eption 10.1 Inception名稱由來229 10.2 背景問題分析229 10.3 架構設計思路230 10.4 網路架構 232 10.5 Inception實戰236 10.6 本章小結 278 第11章 Inception v2 和Inception v3 11.1 指導原則 279 11.2 具體措施 280 11.3 卷積分解 280 11.4 並行池化 282 11.5 旁路分類器 284 11.6 批量標準化 284 11.7 低解析度輸入的性能 287 11.8 其他技巧 288 11.9 網路架構 288 11.10 後續影響 290 11.11 Incept
ion v2實戰291 11.12 Inception v3實戰301 11.13 本章小結320 第12章 ResNet 12.1 退化問題 321 12.2 原因分析 322 12.3 殘差模組 322 12.4 降採樣殘差模組323 12.5 網路架構 324 12.6 ResNet實戰. 326 12.7 主要優點 334 12.8 本章小結 334 第13章 Inception v4 13.1 Inception v4網路架構 335 13.2 Inception-ResNet模組336 13.3 Inception-ResNet網路架構337 13.4 主要貢獻 338 13.
5 本章小結 338 第14章 DenseNet 14.1 DenseNet網路339 14.2 網路架構 340 14.3 實現方法 344 14.4 主要優點 346 14.5 DenseNet實戰347 14.6 本章小結 354 第3篇 前沿篇 第15章 生成對抗神經網路 15.1 生成對抗神經網路簡介356 15.2 生成對抗神經網路實現358 15.3 生成對抗神經網路實戰361 15.4 本章小結 376
機器學習應用於預測交通流量與速度之實驗研究
為了解決tensorflow入門 的問題，作者蘇冠全 這樣論述：
交通壅塞問題一直是台北市的重大難題，若要有效的預防塞車，就必須能夠準確地預測交通流量與速度。本論文將以應用機器學習相關技術於預測交通流量與速度為研究目標，所使用的機器學習模型包含有決策樹、隨機森林、K-近鄰演算法、以及多層感知機（深度神經網路），這些機器學習模型訓練所使用的資料集包含有台北市政府提供的交通資料集與中央氣象局提供的氣象資料集。本研究所使用的兩種預測交通流量與速度的方法為分類分析與迴歸分析。實驗結果顯示這些模型使用交通資訊結合氣象資訊的預測效果幾乎都比只有使用交通資訊的預測效果來的好。此外，在這些模型中，當考慮只有使用交通資訊時，多層感知機的預測效果最佳；當考慮使用交通資訊集結合
氣象資訊時，則以隨機森林的預測效果最佳。
深度學習案例精粹
為了解決tensorflow入門 的問題，作者（愛爾蘭）艾哈邁德·曼肖伊 這樣論述：
本書主要講述了深度學習中的重要概念和技術，並展示了如何使用Tensor Flow實現高級機器學習演算法和神經網路。 本書首先介紹了資料科學和機器學習中的基本概念，然後講述如何使用Tensor Flow訓練深度學習模型，以及如何通過訓練深度前饋神經網路對數位進行分類，如何通過深度學習架構解決電腦視覺、語言處理、語義分析等方面的實際問題，最後討論了高級的深度學習模型，如生成對抗網路及其應用。 艾哈邁德·曼肖伊（Ahmed Menshawy）是愛爾蘭都柏林三一學院的研究工程師。他在機器學習和自然語言處理領域擁有超過5年的工作經驗，並擁有電腦科學碩士學位。他曾在埃及開羅阿勒旺大
學（Helwan University）電腦科學系做教學助理，負責機器學習和自然語言處理課程，如機器學習、影像處理等，並參與設計了阿拉伯文字到語音的系統。此外， 他還是埃及的IST Networks工業研發實驗室的機器學習專家。 第1章資料科學——鳥瞰全景1 1．1 通過示例瞭解資料科學 2 1．2 設計資料科學演算法的流程 7 1．2．1 數據預處理 8 1．2．2 特徵選擇 8 1．2．3 模型選擇 9 1．2．4 學習過程 9 1．2．5 評估模型 9 1．3 開始學習 10 1．4 實現魚類識別/檢測模型 12 1．4．1 知識庫/資料集 12 1．4．2 資料分析
預處理 14 1．4．3 搭建模型 17 1．5 不同學習類型 22 1．5．1 監督學習 22 1．5．2 無監督學習 23 1．5．3 半監督學習 24 1．5．4 強化學習 24 1．6 資料量和行業需求 25 1．7 總結 25 第2章數據建模實戰——“泰坦尼克號”示例 27 2．1 線性回歸模型 27 2．1．1 原因 28 2．1．2 廣告——一個財務方面的例子 28 2．2 線性分類模型 36 2．3 “泰坦尼克號”示例——建立和訓練模型 38 2．3．1 資料處理和視覺化 39 2．3．2 資料分析——監督機器學習 44 2．4 不同類型的誤差解析 47 2．5 表現（訓練集
）誤差 47 2．6 泛化/真實誤差 48 2．7 總結 48 第3章 特徵工程與模型複雜性——重溫“泰坦尼克號”示例 49 3．1 特徵工程 49 3．1．1 特徵工程的類型 50 3．1．2 重溫“泰坦尼克號”示例 51 3．2 維度災難 62 3．3 重溫“泰坦尼克號”示例——融會貫通 64 3．4 偏差-方差分解 78 3．5 學習可見性 80 3．6 總結 80 第4章 TensorFlow入門實戰 82 4．1 安裝TensorFlow 82 4．1．1 在Ubuntu16．04系統上安裝GPU版的TensorFlow 83 4．1．2 在Ubuntu16．04系統上安裝CPU
版的TensorFlow 86 4．1．3 在MacOSX上安裝CPU版的TensorFlow 88 4．1．4 在Windows系統上安裝CPU/GPU版的TensorFlow 88 4．2 TensorFlow運行環境 89 4．3 計算圖 90 4．4 TensorFlow中的資料類型、變數、預留位置 91 4．4．1 變數 91 4．4．2 預留位置 92 4．4．3 數學運算 92 4．5 獲取TensorFlow的輸出 94 4．6 TensorBoard——視覺化學習過程 95 4．7 總結 101 第5章 TensorFlow基礎示例實戰 102 5．1 神經元的結構 102
5．2 啟動函數 104 5．2．1 sigmoid 105 5．2．2 tanh 105 5．2．3 ReLU 105 5．3 前饋神經網路 106 5．4 需要多層網路的原因 107 5．4．1 訓練MLP——反向傳播演算法 108 5．4．2 前饋傳播 109 5．4．3 反向傳播和權值更新 110 5．5 TensorFlow術語回顧 110 5．5．1 使用Tensorflow定義多維陣列 112 5．5．2 為什麼使用張量 114 5．5．3 變數 115 5．5．4 預留位置 116 5．5．5 操作 117 5．6 構建與訓練線性回歸模型 118 5．7 構建與訓練邏輯回歸模
型 123 5．8 總結 130 第6章 深度前饋神經網路——實現數位分類 131 6．1 隱藏單元與架構設計 131 6．2 MNIST資料集分析 133 6．3 數位分類——構建與訓練模型 135 6．3．1 分析資料 137 6．3．2 構建模型 140 6．3．3 訓練模型 144 6．4 總結 148 第7章 卷積神經網路 149 7．1 卷積運算 149 7．2 動機 152 7．3 CNN的不同層 153 7．3．1 輸入層 153 7．3．2 卷積步驟 154 7．3．3 引入非線性 155 7．3．4 池化步驟 156 7．3．5 全連接層 157 7．4 CNN基礎示例
——MNIST手寫數字分類 159 7．4．1 構建模型 162 7．4．2 訓練模型 167 7．5 總結 174 第8章 目標檢測——CIFAR-10示例 175 8．1 目標檢測 175 8．2 CIFAR-10靶心圖表像檢測——構建與訓練模型 176 8．2．1 使用套裝軟體 176 8．2．2 載入CIFAR-10資料集 177 8．2．3 資料分析與預處理 178 8．2．4 建立網路 183 8．2．5 訓練模型 186 8．2．6 測試模型 191 8．3 總結 195 第9章 目標檢測——CNN遷移學習 196 9．1 遷移學習 196 9．1．1 遷移學習背後的直覺 1
97 9．1．2 傳統機器學習與遷移學習之間的不同 198 9．2 CIFAR-10目標檢測——回顧 199 9．2．1 解決方案大綱 199 9．2．2 載入和探索CIFAR-10資料集 200 9．2．3 inception模型遷移值 204 9．2．4 遷移值分析 207 9．2．5 模型構建與訓練 211 9．3 總結 219 第10章迴圈神經網路——語言模型 220 10．1 RNN的直觀解釋 220 10．1．1 RNN的架構 221 10．1．2 RNN的示例 222 10．1．3 梯度消失問題 224 10．1．4 長期依賴問題 225 10．2 LSTM網路 226 10．
3 語言模型的實現 227 10．3．1 生成訓練的最小批 230 10．3．2 構建模型 232 10．3．3 訓練模型 238 10．4 總結 243 第11章表示學習——實現詞嵌入 244 11．1 表示學習簡介 244 11．2 Word2Vec 245 11．3 skip-gram架構的一個實際例子 248 11．4 實現skip-gramWord2Vec 250 11．4．1 資料分析與預處理 251 11．4．2 構建模型 257 11．4．3 訓練模型 259 11．5 總結 264 第12章神經網路在情感分析中的應用 265 12．1 常用的情感分析模型 265 12．1
．1 RNN——情感分析背景 267 12．1．2 梯度爆炸與梯度消失——回顧 269 12．2 情感分析——模型實現 270 12．2．1 Keras 270 12．2．2 資料分析與預處理 271 12．2．3 構建模型 282 12．2．4 模型訓練和結果分析 284 12．3 總結 288 第13章自動編碼器——特徵提取和降噪 289 13．1 自動編碼器簡介 289 13．2 自動編碼器的示例 290 13．3 自動編碼器架構 291 13．4 壓縮MNIST資料集 292 13．4．1 MNIST資料集 292 13．4．2 構建模型 293 13．4．3 訓練模型 295 13
．5 卷積自動編碼器 297 13．5．1 資料集 297 13．5．2 構建模型 299 13．5．3 訓練模型 301 13．6 降噪自動編碼器 304 13．6．1 構建模型 305 13．6．2 訓練模型 307 13．7 自動編碼器的應用 310 13．7．1 圖像著色 310 13．7．2 更多的應用 311 13．8 總結 311 第14章生成對抗網路 312 14．1 直觀介紹 312 14．2 GAN的簡單實現 313 14．2．1 模型輸入 315 14．2．2 變數作用域 316 14．2．3 LeakyReLU 316 14．2．4 生成器 317 14．2．5 判別
器 318 14．2．6 構建GAN網路 319 14．2．7 訓練模型 322 14．2．8 從生成器中採樣 327 14．3 總結 328 第15章面部生成與標籤缺失處理 329 15．1 面部生成 329 15．1．1 獲取資料 330 15．1．2 探討資料集 331 15．1．3 構建模型 332 15．2 用生成對抗網路進行半監督學習 340 15．2．1 直觀解釋 340 15．2．2 資料分析與預處理 341 15．2．3 構建模型 345 15．3 總結 359 附錄A 實現魚類識別 360
基於深度學習物件辨識之機械手臂軌跡規劃
為了解決tensorflow入門 的問題，作者蔡佳利 這樣論述：
「工業4.0(Industry 4.0)」概念，其主軸為智慧系統(Intelligent System)與網路實體化系統(Cyber Physical System)，引領全球工業已進入智慧製造時代，象徵工業4.0 的發展已成現今國際發展潮流和趨勢。因應第四次工業革命發展趨勢，工業機器人與自動化設備密不可分關係，也是國家工業發展的重點，要達到此無人工廠之工業自動化的目標，電腦控制系統除了必須以攝影機作為眼睛，擷取製造工件圖片，同時還須具備人工智慧，對製造工件種類、位置、方位角度進行自動辨識，最後，再由機械手臂作為手部，自動控制手臂手爪，將工件以正確的角度方位，平穩的夾取至指定的位置。
本文的目的是利用一個具有視覺系統的六軸機械臂進行物體識別，利用深度學習以正確顯示和準確地分辨目標物，將目標物分類捕捉物件的座標位置和形狀，並將數據資訊傳到機械手臂控制器，以便機械手臂準確無誤地由規劃的軌跡夾送至特定的位置與方位，穩定產品品質暨提升生產技術。 本研究以生產工具組之自動化工廠為模擬系統，將隨機散落不同位置與方位的五件工具，透過自動辨識，取得工具種類、位置與方位的資訊，再將各件工具以機械手臂自動夾取至工具盒。要達成本研究目的，首先以OpenCV 為基礎撰寫Python 程式，將攝影機取得之影像進行去雜訊濾波，轉成灰階、去背，再轉換為二值化圖片，接著進行圖片腐蝕與膨脹，獲
得影像輪廓，並依圖片影像輪廓分別取得各獨立工件外型形狀、位置與方位角度。獲得各工件外型輪廓後，為辨識工件種類，本研究以深度學習之卷積類神經網路(CNN)進行辨識，透過卷積類神經網路辨識前，先以資料擴增(Data Augmentation)技術產生不同大小、位置、角度與翻轉之大量圖片資料進行模型訓練，訓練完成後之模型，除外型極為相似的兩類圖片，有少許辨識錯誤外，多數圖片都能正確辨識工件種類，準確率(Accuracy)達96%。最後，進行六軸關節型機械手臂順向運動學與反向運動學座標軸矩陣轉換，將空間位置與方位轉換為六軸伺服馬達之旋轉角度，再以cubic spline 進行軌跡規劃，以位置、轉速與旋
轉加速度為連續變化，產生機械手臂平穩運動軌跡，將工件正確放入工具盒中。 本文將目前產業界常用之物件辨識方法，機械手臂運動控制與軌跡規劃，透過程式開發，建置系統化模擬分析，對產業界工程師與學校研究生，在產業自動化中，人工智慧物件辨識與機械手臂控制學理及技術能力之提升，應有助益。以本文為基礎，使用景深攝影機判斷工件之高度距離，及使用其他特徵或更新型之類神經網路，辨識外型極相似之物件，以提升辨識準確率，可作為未來進一步之研究目標。