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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
卷积神经网络 注意：本教程面向TensorFlow的高级用户，并假设具备机器学习方面的专业知识和经验。 概述 CIFAR-10分类是机器学习中常见的基准问题。
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Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
RecurrentNeuralNetworks 介绍 请看这篇很棒的文章，特别介绍递归神经网络和LSTM。 语言建模 在本教程中，我们将展示如何在语言建模的具有挑战性的任务上训练递归神经网络。
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Tutorials（教程）
TF层指南：建立一个卷积神经网络，它引入了卷积神经网络（CNN），并演示了如何在TensorFlow中建立一个CNN。 卷积神经网络，演示如何构建一个小的CNN来识别图像。
- TensorFlow表现 | PerformanceHow to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
How to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
如何用TensorFlow量化神经网络 当现代神经网络得到开发时，最大的挑战是让他们工作！这意味着培训期间的准确性和速度是首要任务。
- TensorFlow开始 | Get Startedtf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
tf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
在本教程中，您将使用tf.estimator构建神经网络分类器，并在Iris数据集上对其进行训练，以根据萼片/花瓣几何图形预测花朵种类。
- TensorFlow教程 | TutorialsA Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
A Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
TF层指南：构建卷积神经网络 TensorFlowlayers模块提供了一个高级API，可以轻松构建神经网络。它提供了方便创建密集（完全连接）图层和卷积图层的方法，添加了激活函数以及应用丢失正则化。
- TensorFlow开始 | Get StartedBuilding Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
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Creating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
tf.estimator.DNNClassifier：构建神经网络分类模型。tf.estimator.DNNRegressor：构建一个神经网络回归模型。
- TensorFlow开始 | Get StartedRegression Examples（回归的例子）
Regression Examples（回归的例子）
与此不同的是linear_regression_categorical.py，该dnn_regression.py示例使用深度神经网络来训练模型。
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
TensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
TensorFlow也非常适合训练深度神经网络，您可能会考虑选择哪一个，为什么不是两个？是否有可能在一个模型中结合两者的优势？
- TensorFlow教程 | TutorialsLarge-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
当最近的研究证明更复杂的神经网络具有多层功能时，为什么要使用如此简单的模型？ 线性模型： 与深度神经网络相比，快速训练。 可以在非常大的功能集上运行良好。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance（性能）
Performance（性能）
最后，我们提供以下指南： 如何用TensorFlow量化神经网络，它可以解释如何在存储和运行时使用量化来减小模型大小。量化可以提高性能，特别是在移动硬件上。
- TensorFlow指南 | GuideEmbeddings（嵌套）
Embeddings（嵌套）
更一般地，分类器和神经网络用于实数向量。他们操练最好的密集向量，其中所有值都有助于定义一个对象。然而，机器学习的许多重要输入，例如文字，没有自然的向量表示。
- TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
它擅长的任务之一是实施和培训深度神经网络。在本教程中，我们将学习TensorFlow模型的基本构建模块，同时构建深度卷积MNIST分类器。 本介绍假定您熟悉神经网络和MNIST数据集。
- TensorFlow扩展 | ExtendTensorFlow in other languages（TensorFlow其他语言）
TensorFlow in other languages（TensorFlow其他语言）
神经网络库：许多组件支持创建神经网络模型并对它们进行训练（可能在分布式环境中）。虽然以其他语言提供这种方法会很方便，但目前还没有计划用Python以外的其他语言来支持它。
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- TensorFlow开始 | Get StartedTensorBoard: Visualizing Learning（TensorBoard:可视化学习）
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TensorBoard:VisualizingLearning 您将使用TensorFlow进行的计算（如训练大量深度神经网络）可能会很复杂且令人困惑。
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Simple Audio Recognition（简单的音频识别）
本教程中使用的体系结构基于卷积神经网络中关于小尺寸关键字点检的一些内容。选择它是因为它比较简单，快速操练和易于理解，而不是最先进的技术。
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