# 总结
在本章中，我们浏览了一些构建在 TensorFlow 之上的高级库。我们了解了 TF Estimator，TF Slim，TFLearn，PrettyTensor 和 Sonnet。我们为所有五个实现了 MNIST 分类示例。如果您无法理解模型的细节，请不要担心，因为为 MNIST 示例构建的模型将在以下章节中再次介绍。
我们总结了下表中提供的库和框架，如下表所示：
| 高级库 | 文档链接 | 源代码链接 | pip3 安装包 |
| --- | --- | --- | --- |
| TF Estimator | [https://www.tensorflow.org/get_started/estimator](https://www.tensorflow.org/get_started/estimator) | [https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/estimator](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/estimator) | 预先安装了 TensorFlow |
| TF Slim | [https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.4/tensorflow/contrib/slim](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.4/tensorflow/contrib/slim) | [https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.4/tensorflow/contrib/slim](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.4/tensorflow/contrib/slim/python/slim) | preinstalled with TensorFlow |
| TFLearn | [http://tflearn.org/](http://tflearn.org/) | [https://github.com/tflearn/tflearn](https://github.com/tflearn/tflearn) | `tflearn` |
| PrettyTensor | [https://github.com/google/prettytensor/tree/master/docs](https://github.com/google/prettytensor/tree/master/docs) | [https://github.com/google/prettytensor](https://github.com/google/prettytensor) | `prettytensor` |
| Sonnet | [https://deepmind.github.io/sonnet/](https://deepmind.github.io/sonnet/) | [https://github.com/deepmind/sonnet](https://github.com/deepmind/sonnet) | `dm-sonnet` |
在下一章中，我们将了解 Keras，这是用于创建和训练 TensorFlow 模型的最流行的高级库。
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- 张量
- 常量
- 操作
- 占位符
- 从 Python 对象创建张量
- 变量
- 从库函数生成的张量
- 使用相同的值填充张量元素
- 用序列填充张量元素
- 使用随机分布填充张量元素
- 使用tf.get_variable()获取变量
- 数据流图或计算图
- 执行顺序和延迟加载
- 跨计算设备执行图 - CPU 和 GPU
- 将图节点放置在特定的计算设备上
- 简单放置
- 动态展示位置
- 软放置
- GPU 内存处理
- 多个图
- TensorBoard
- TensorBoard 最小的例子
- TensorBoard 详情
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- TensorFlow 的高级库
- TF Estimator - 以前的 TF 学习
- TF Slim
- TFLearn
- 创建 TFLearn 层
- TFLearn 核心层
- TFLearn 卷积层
- TFLearn 循环层
- TFLearn 正则化层
- TFLearn 嵌入层
- TFLearn 合并层
- TFLearn 估计层
- 创建 TFLearn 模型
- TFLearn 模型的类型
- 训练 TFLearn 模型
- 使用 TFLearn 模型
- PrettyTensor
- Sonnet
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- Keras 101
- 安装 Keras
- Keras 中的神经网络模型
- 在 Keras 建立模型的工作流程
- 创建 Keras 模型
- 用于创建 Keras 模型的顺序 API
- 用于创建 Keras 模型的函数式 API
- Keras 层
- Keras 核心层
- Keras 卷积层
- Keras 池化层
- Keras 本地连接层
- Keras 循环层
- Keras 嵌入层
- Keras 合并层
- Keras 高级激活层
- Keras 正则化层
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- 用于将层添加到 Keras 模型的顺序 API
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- 简单循环神经网络
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- GRU 网络
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- TensorFlow RNN 单元类
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- TensorFlow RNN 单元包装器类
- 适用于 RNN 的 Keras
- RNN 的应用领域
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- 加载 airpass 数据集
- 可视化 airpass 数据集
- 使用 TensorFlow RNN 模型预处理数据集
- TensorFlow 中的简单 RNN
- TensorFlow 中的 LSTM
- TensorFlow 中的 GRU
- 使用 Keras RNN 模型预处理数据集
- 使用 Keras 的简单 RNN
- 使用 Keras 的 LSTM
- 使用 Keras 的 GRU
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- 使用 Keras 的用于 CIFAR10 的 ConvNets
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- TensorFlow 服务
- 安装 TF 服务
- 保存 TF 服务的模型
- 提供 TF 服务模型
- 在 Docker 容器中提供 TF 服务
- 安装 Docker
- 为 TF 服务构建 Docker 镜像
- 在 Docker 容器中提供模型
- Kubernetes 中的 TensorFlow 服务
- 安装 Kubernetes
- 将 Docker 镜像上传到 dockerhub
- 在 Kubernetes 部署
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- 迁移学习和预训练模型
- ImageNet 数据集
- 再训练或微调模型
- COCO 动物数据集和预处理图像
- TensorFlow 中的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中预训练的 VGG16 进行图像分类
- TensorFlow 中的图像预处理，用于预训练的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中的再训练的 VGG16 进行图像分类
- Keras 的 VGG16
- 使用 Keras 中预训练的 VGG16 进行图像分类
- 使用 Keras 中再训练的 VGG16 进行图像分类
- TensorFlow 中的 Inception v3
- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 进行图像分类
- 使用 TensorFlow 中的再训练的 Inception v3 进行图像分类
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- 深度强化学习
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- 将简单的策略应用于 cartpole 游戏
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- Q 函数（在模型不可用时学习优化）
- RL 算法的探索与开发
- V 函数（模型可用时学习优化）
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- 强化学习的朴素神经网络策略
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- Q-Learning 的初始化和离散化
- 使用 Q-Table 进行 Q-Learning
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- 总结
- 生成性对抗网络
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- 建立和训练 GAN 的最佳实践
- 使用 TensorFlow 的简单的 GAN
- 使用 Keras 的简单的 GAN
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷积 GAN
- 总结
- 使用 TensorFlow 集群的分布式模型
- 分布式执行策略
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- 定义集群规范
- 创建服务器实例
- 定义服务器和设备之间的参数和操作
- 定义并训练图以进行异步更新
- 定义并训练图以进行同步更新
- 总结
- 移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
- 移动平台上的 TensorFlow
- Android 应用中的 TF Mobile
- Android 上的 TF Mobile 演示
- iOS 应用中的 TF Mobile
- iOS 上的 TF Mobile 演示
- TensorFlow Lite
- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
- 总结
- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安装 TensorFlow 和 Keras 软件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估计器 API
- R 中的 Keras API
- R 中的 TensorBoard
- R 中的 tfruns 包
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- 使用tf.Print()打印张量值
- 用tf.Assert()断言条件
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- 张量处理单元