学习过机器学习和深度学习的小伙伴不可能不知道TensorFlow。
它拥有多层级结构，可部署于各类服务器 、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。
下面文摘菌为大家推荐一份非常棒的资料，具体来说这是一个易用的TensorFlow代码集，作者是来自韩国的AI研究科学家Junho Kim，内容涵盖了谱归一化卷积、部分卷积、pixel shuffle、几种归一化函数、tf-datasetAPI，等等。
Github地址：
https://github.com/taki0112/Tensorflow-Cookbook
根据介绍，这份资料包含了对GAN有用的一些通用架构和函数，另外，给出的代码非常简答易于理解，需要的小伙伴，完全可以粘贴复制之后使用。更令人感动的是，这份资料作者一直在更新。
主要来说，资料分为以下几个部分：
如何使用
卷积
Deconvolution
Block
归一化
损失
Github地址：
https://github.com/taki0112/Tensorflow-Cookbook
以上所述就是小编给大家介绍的《1500+星标，简单易用 TensorFlow 代码集，随查随看！》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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软件测试经验与教训
Cem Kaner、James Bach、Bret Pettichord / 机械工业出版社 / 2004-1 / 35.00
本书汇总了293条来自软件测试界顶尖专家的经验与建议，阐述了如何做好测试工作、如何管理测试，以及如何澄清有关软件测试的常见误解，读者可直接将这些建议用于自己的测试项目工作中。这些经验中的每一条都是与软件测试有关的一个观点，观点后面是针对运用该测试经验的方法、时机和原因的解释或例子。 本书还提供了有关如何将本书提供的经验有选择性地运用到读者实际项目环境中的建议，在所有关键问题上所积累的经验，以......一起来看看 《软件测试经验与教训》 这本书的介绍吧!
