# R 中的 TensorFlow 和 Keras
R 是一个开源平台，包括用于统计计算的环境和语言。它还有一个桌面和基于 Web 的 IDE，称为 R Studio。有关 R 的更多信息，请访问以下链接： [https://www.r-project.org/](https://www.r-project.org/) 。 R 通过提供以下 R 包提供对 TensorFlow 和 Keras 的支持：
* `tensorflow`包提供对 TF 核心 API 的支持
* `tfestimators`包提供对 TF 估计器 API 的支持
* `keras`包提供对 Keras API 的支持
* `tfruns`包用于 TensorBoard 风格的模型和训练课程可视化
在本章中，我们将学习如何在 R 中使用 TensorFlow，并将涵盖以下主题：
* 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
- TensorFlow 101
- 什么是 TensorFlow？
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- 用序列填充张量元素
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- 将图节点放置在特定的计算设备上
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- Keras 中的神经网络模型
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- 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
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- Keras 核心层
- Keras 卷积层
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- Keras 循环层
- Keras 嵌入层
- Keras 合并层
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- 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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- 训练 Keras 模型
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- 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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- 自编码器类型
- TensorFlow 中的栈式自编码器
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- Keras 中的变分自编码器
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- 使用保护程序类保存和恢复所有图变量
- 使用保护程序类保存和恢复所选变量
- 保存和恢复 Keras 模型
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- 安装 TF 服务
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- 安装 Docker
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- 安装 Kubernetes
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- 在 Kubernetes 部署
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- 再训练或微调模型
- COCO 动物数据集和预处理图像
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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
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- 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
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- 将简单的策略应用于 cartpole 游戏
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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
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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
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷积 GAN
- 总结
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- 定义集群规范
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- 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
- 使用tf.Print()打印张量值
- 用tf.Assert()断言条件
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- 总结
- 张量处理单元