零基础入门tensorflow，轻松掌握模型操作与优化

资源摘要信息:"大白话tensorflow--从此爱上tensorflow" 知识点: 1. TensorFlow介绍: TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google开发，用于进行大规模数值计算，特别是神经网络的研究和应用。它是目前最流行的深度学习框架之一，拥有强大的社区支持和丰富的学习资源。 2. TensorFlow基本概念: TensorFlow的基本概念包括图(graph)、会话(session)、操作(operation)和张量(tensor)。其中，图是用来表示计算任务的有向图，会话用来运行整个图，操作是图中定义的计算任务，张量是操作执行的结果。 3. TensorFlow常量示意图和神经网络开发流程: 在TensorFlow中，可以使用常量来表示输入数据，然后构建神经网络模型，通过训练过程对模型的参数进行优化，最后将训练好的模型用于预测。 4. TensorFlow会话流程: 在TensorFlow中，会话(session)是运行图的数据流。启动一个会话后，可以运行图中的操作，并获取结果。 5. TensorFlow会话session的config设置: 通过配置session的config参数，可以控制会话的运行环境，如硬件资源分配、性能优化等。 6. TensorFlow中Variable变量和Placeholder示意: 在TensorFlow中，Variable变量用于表示需要被训练的参数，Placeholder用于表示输入数据。 7. TensorFlow中变量命名作用域: 在TensorFlow中，可以为变量指定命名作用域，使得代码结构更加清晰。 8. TensorFlow变量更新和控制依赖: 在TensorFlow中，可以通过控制依赖来实现变量的更新。 9. TensorFlow中可视化: TensorFlow提供了一个强大的可视化工具TensorBoard，可以用来监控训练过程、可视化模型结构等。 10. TensorFlow实现线性回归算法: 线性回归是最简单的机器学习模型，TensorFlow提供了简洁的API来实现线性回归算法。 11. TensorFlow模型持久化操作: TensorFlow提供了模型持久化操作，可以将模型保存到磁盘，也可以从磁盘加载模型。 12. TensorFlow模型参数解释: 在TensorFlow中，模型参数主要包括变量(variable)和占位符(placeholder)。 13. TensorFlow模型断点续传解决方式: 在模型训练过程中，可以通过保存中间结果来实现断点续传。 14. TensorFlow模型存储和恢复不一致问题解决: 在模型存储和恢复过程中，可能会遇到数据类型或形状不一致的问题，TensorFlow提供了相关API来解决这个问题。 15. TensorFlow模型根据图结构恢复方式: 在TensorFlow中，可以通过图结构来恢复模型。 16. TensorFlow中softmax函数实现: softmax函数是深度学习中常用的一种激活函数，TensorFlow提供了softmax函数的实现。 17. TensorFlow中argmax和reduce_sum及手写体数字集: 在TensorFlow中，可以使用argmax和reduce_sum等函数来处理手写体数字集。 18. TensorFlow基于手写体数字集实现分类: TensorFlow可以用来实现手写体数字分类任务，这是深度学习入门的经典案例。