# 用于图像分类的 MLP
让我们使用不同的库（例如 TensorFlow，Keras 和 TFLearn）构建用于图像分类的 MLP 网络。 我们将在本节中使用示例的 MNIST 数据集。
MNIST 数据集包含从 0 到 9 的手写数字的 28x28 像素图像，以及它们的标签，训练集为 60K，测试集为 10K。 MNIST 数据集是使用最广泛的数据集，包括 TensorFlow 示例和教程。
MNIST 数据集和相关文档可从以下链接获得：[http://yann.lecun.com/exdb/mnist/](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)。
让我们从纯 TensorFlow 方法开始。
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- MNIST 数据集的 Keras 序列模型示例
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的神经网络和 MLP
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- 用于 MNIST 分类的基于 TensorFlow 的 MLP
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- 用于 MNIST 分类的基于 TFLearn 的 MLP
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- RNN 的应用领域
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- 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
- 总结
- 深度强化学习
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- 将简单的策略应用于 cartpole 游戏
- 强化学习 101
- 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）
- 强化学习技巧
- 强化学习的朴素神经网络策略
- 实现 Q-Learning
- 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
- 生成性对抗网络 101
- 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
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- 分布式执行策略
- TensorFlow 集群
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- 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
- 总结
- 调试 TensorFlow 模型
- 使用tf.Session.run()获取张量值
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- 用tf.Assert()断言条件
- 使用 TensorFlow 调试器（tfdbg）进行调试
- 总结
- 张量处理单元