由于工作需要开始学习tensorflow，记录一下自己的学习经历。本人水平很一般有问题烦请指正。

1.了解tensorflow

初步了解主要依靠tensorflow中文社区，里面的教程已经写的非常清楚了：

基本用法：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/basic_usage.html

MNIST入门：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html

MNIST进阶：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html

进阶教程在入门的基础上精简了基础解释，用了卷积神经网络来优化结果。

辅助阅读：

1.什么是张量：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1571746847621787&wfr=spider&for=pc

2.卷积神经网络入门：这一篇博客写的非常清晰还有配图，应该是吴恩达大佬的课堂截图

中间有个地方有点小问题：输入应该是7X7在步长为2的情况下输出结果为3X3

https://blog.csdn.net/ice_actor/article/details/78648780?ticket=ST-40089-cIbz0ZKHM5KqOcgLobPA-passport.csdn.net

3.Relu 函数作用

https://blog.csdn.net/wangkun1340378/article/details/74517252

构建非线性关系

2. 字词的向量表示案例

学习对象为官方教程中的字词案例，链接为http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/word2vec.html

这里有一个比较好的实战案例用tf分析周杰伦的歌词，是在基于tf官方教程的基础上：

https://kidozh.github.io/2017/05/10/%E4%BD%BF%E7%94%A8Tensorflow%E5%88%86%E6%9E%90%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6%E7%9A%84%E6%AD%8C%E8%AF%8D/

辅助阅读：

1. 关于逻辑回归的二分类问题：

https://blog.csdn.net/qq_22063661/article/details/79133332