# Kubernetes 中的 TensorFlow 服务
根据 [https://kubernets.io](https://kubernets.io) ：
Kubernetes 是一个开源系统，用于自动化容器化应用的部署，扩展和管理。
TensorFlow 模型可以扩展为使用生产环境中的 Kubernetes 集群从数百或数千个`TF Serving`服务中提供服务。 Kubernetes 集群可以在所有流行的公共云上运行，例如 GCP，AWS，Azure，以及您的本地私有云。因此，让我们直接学习安装 Kubernetes，然后在 Kubernetes Cluster 上部署 MNIST 模型。
- TensorFlow 101
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- 用于时间序列回归的 MLP
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- 使用 Keras 的用于 CIFAR10 的 ConvNets
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- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 进行图像分类
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- 强化学习 101
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- 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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- 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
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷积 GAN
- 总结
- 使用 TensorFlow 集群的分布式模型
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- TensorFlow 集群
- 定义集群规范
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- Android 应用中的 TF Mobile
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- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
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- 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
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- R 中的 tfruns 包
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- 调试 TensorFlow 模型
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- 总结
- 张量处理单元