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谷歌全新开源人工智能系统TensorFlow官方文档中文版

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tensorflow-zh's Introduction

TensorFlow 官方文档中文版

你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界！

缘起

2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，同日，极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译。

机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至国内的百度。Google 自然也在其中。「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统。如今，Google 正在将此系统成为开源系统，并将此系统的参数公布给业界工程师、学者和拥有大量编程能力的技术人员，这意味着什么呢？

打个不太恰当的比喻，如今 Google 对待 TensorFlow 系统，有点类似于该公司对待旗下移动操作系统 Android。如果更多的数据科学家开始使用 Google 的系统来从事机器学习方面的研究，那么这将有利于 Google 对日益发展的机器学习行业拥有更多的主导权。

为了让国内的技术人员在最短的时间内迅速掌握这一世界领先的 AI 系统，极客学院 Wiki 团队发起对 TensorFlow 官方文档的中文协同翻译，一周之内，全部翻译认领完成，一个月后，全部30章节翻译校对完成，上线极客学院Wiki平台并提供下载。

Google TensorFlow项目负责人Jeff Dean为该中文翻译项目回信称："看到能够将TensorFlow翻译成中文我非常激动，我们将TensorFlow开源的主要原因之一是为了让全世界的人们能够从机器学习与人工智能中获益，类似这样的协作翻译能够让更多的人更容易地接触到TensorFlow项目，很期待接下来该项目在全球范围内的应用!"

Jeff回信原文：

再次衷心感谢每一位为该翻译项目做出贡献的同学，我们会持续关注TensorFlow、AI领域以及其它最新技术的发展、持续维护该协作翻译、持续提供更多更优质的内容，为广大IT学习者们服务！

内容来源

英文官方网站：
http://tensorflow.org/

官方GitHub仓库：
https://github.com/tensorflow/tensorflow

中文版 GitHub 仓库：
https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh

参与者（按认领章节排序）

翻译

校对

进度记录

2015-11-10, 谷歌发布全新人工智能系统TensorFlow并宣布开源, 极客学院Wiki启动协同翻译，创建 GitHub 仓库，制定协同规范
2015-11-18, 所有章节认领完毕，翻译完成18章，校对认领7章，Star数361，fork数100，协同翻译QQ群及技术交流群的TF爱好者将近300人，GitHub搜索TensorFlow排名第二
2015-12-10, Star数超过500
2015-12-15, 项目正式上线

花絮

在组织翻译的过程中，有些事情令人印象深刻，记录下来，希望以后来学习文档的同学能够明了到手中这份文档的由来：

参加翻译的有学生，也有老师；有专门研究AI/ML的，也有对此感兴趣的；有国内的，也有远在纽约的；有工程技术人员也有博士、专家
其中一位，恩泽同学，为了翻译一篇文档，在前一天没有睡觉的情况下坚持翻完，20个小时没有合眼
还有一位老师，刚从讲台上讲完课，就立即给我们的翻译提修改意见
很多同学自发的将搭建环境中遇到的问题总结到FAQ里帮助他人
为了一个翻译细节，经常是来回几次，和其他人讨论完善

持续改进

这样的一个高技术领域的文档，我们在翻译的过程中，难免会有不完善的地方，希望请大家一起帮助我们持续改进文档的翻译质量，帮助更多的人，方法：

在GitHub上提Issue或Pull Request，地址为: https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh
加入TensorFlow技术交流群，与TensorFlower们一起研究交流技术干货--TensorFlow技术交流群：782484288
对翻译感兴趣？加入协同翻译群：248320884，与翻译大神一道研究TensorFlow的本地化
给我们写邮件： [email protected]

感谢支持

极客学院 Wiki 提供图文教程托管服务

离线版本

目前，离线版本(PDF、ePub)可正常下载、使用

Tex-PDF 修订版

Tex-PDF 修订版目前正在编订中，欢迎加入进来一起修订。您可以在此查看预览版目前最新状态。

tensorflow-zh's People

Contributors

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tensorflow-zh's Issues

能不能用machine learning的方法翻译machine learning的文章？

1 递归还是循环？

这里所介绍的 RNN 是递归神经网络还是循环神经网络呢？应该是循环神经网络吧？
发现有类似的 issue-#134 了

第二章，MNIST数据集中的标签0的矩阵写错了

是否应该是：[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]，原文多了一个0.

专业术语如果能早点出来，大家翻译的时候会比较统一，文档整体会比较连贯。

如果是 glossary 部分能早点出来的话，翻的过程中感觉会比较轻松。这部分当中的很多术语，几乎每一其他部分都会用到。如果大家翻译时能统一，这对于减少歧义，加快翻译速度应该都有好处，大家觉得怎么样？

这个项目算不算虎头蛇尾？

翻译错误 tex_pdf\tensorflow_manual_cn.pdf

第42页第5行：
英文： For example, 3 would be [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0].
中文：比如，标签 0 将表示成([1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])．多了一个0。

有没有Gitbook的链接...

tensorflow都1.3了，不继续更新了吗

FYI.

还更新吗？

现在是TF2.1.0了。

y书写错误

tex_pdf/tutorials/c2s01_minist_beginners.tex 263行
y = tf.placeholder("float", [None,10])
应为
y_ = tf.placeholder("float", [None,10])

我想使用YoLo 进行视频里的图片识别，请问有介绍吗？

TensorBoard:可视化学习

TensorBoard:可视化学习章节中，
summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/tmp/mnist_logs', sess.graph)
是否应该为：
summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/tmp/mnist_logs', sess.graph_def)
官方文档中的例子为：
writer = tf.train.SummaryWriter(, sess.graph_def)

如何交替执行训练和评估？只有一块GPU显卡

tf.mul在新版本中已经更名

tf.mul(x, y, name=None) 这个方法在最新的tensorflow中名字已经更改，是mul =tf.multiply()

笔误，MNIST打成MINST

tensorflow-zh/SOURCE/tutorials/mnist_tf.md
教程使用的文件，表格内打错

tensorflow r0.11是不是与numpy不太兼容啊，跑代码老老是报错

前几天跑另一份代码的时候也是这个问题，不够后来作者更新了代码就好了
tensorflow/models#510

官网增加了Windows版本安装信息，请更新

官网增加了Windows版本安装信息，请更新，如下是相关信息：
https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#pip_installation_on_windows

input_data.py 的链接失效

https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh/blob/master/SOURCE/tutorials/mnist_beginners.md
这里， input_data.py下载的link 为 https://tensorflow.googlesource.com/tensorflow/+/master/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/input_data.py

但是事实上，这个link已经失效了， tensorflow官网上的 MNIST For ML Beginners 这个地方也有同样的问题。

解决的办法： input_data.py 依然可以在这里找到
https://tensorflow.googlesource.com/tensorflow/+/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py

第一章起步简介-py代码即将失效

章节：第一章起步简介
页码：10
修改内容：Python 程序

# 初始化变量
init = tf.initialize_all_variables()

修改为：

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

因为：
WARNING:tensorflow:From :1 in .: initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02.
Instructions for updating:
Use tf.global_variables_initializer instead.

专业术语讨论

请大家把翻译/校对过程中遇到的专业术语问题提到这里来讨论，一起统一意见

API Doc不是最新

关于reshpe的例子，以及-1的含义和最新的文档有不同。

文档笔误（官网已修正，翻译文档依旧）

笔误位置：/tutorials/mnist/beginners/The MNIST Data
For example, 0 would be ([1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])
文档原意应该是指其数组为10维数组，但是给出的例子却是一个11维数组。
官网修正文本如下：
For example, 3 would be ([0,0,0,1,0,0,0,0,0,0])

能提供docker下载包吗？

terminal没有翻墙，docker不能正常下载下来。希望能提供一个docker的下载包。

文档版本不同步

e.g.
此处, 中文文档中为

import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

Google 的r0.6.0/r0.7/master文档中为

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

对遇到的一些词汇的翻译建议

建议翻译中遇到的 TensorBoard 用格式 TensorBoard _TensorBoard_ （斜体加粗）来凸显！
而对于一些专业词汇，如：Python 用格式 Python Python (加粗)来凸显

epub版本在那里下载?

这项目黄了?

请继续跟进啊

章节《下载与安装》下的链接无效

链接位置：

访问结果

Markdown位置

https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh/blob/master/SOURCE/get_started/os_setup.md

官网相关章节

validate_your_installation

Mandelbrot Set

Mandelbrot Set 是怎么跑的？

官方文档中的很多学习教程的超链接在文档中点击没反应，学习资料找起来很费劲啊！

1.3中sub函数被版本更新废除

sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0])

# 使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'x' 
x.initializer.run()

# 增加一个减法 sub op, 从 'x' 减去 'a'. 运行减法 op, 输出结果 
sub = tf.sub(x, a)
print sub.eval()```

改为

```import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0])

x.initializer.run()
sub = tf.subtract(x, a)
print (sub.eval())```

第二章 71頁筆誤 GUP

我们也提供了模型的多"GUP" 版本，用以表明：

翻译错误 tex_pdf\tensorflow_manual_cn.pdf

第42页第5行：
英文： For example, 3 would be [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0].
中文：比如，标签 0 将表示成([1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])．多了一个0。

翻译不准确

33页
“对于softmax回归模型可以用下面的图解释，对于输入的 xs 加权求和...”

官网的意思是 s是x 的复数形式，而不是“xs”这么一个东西，想了半天xs是什么。。官网只有x用了MathJax格式。

翻译没有完成，没有办法校对

如果长期没有翻译或者校对的，是不是考虑换个人

错误

where Wi is the weights。原文错误还是什么错误不知道这个地方应该是Wi,j吧。

翻译文档中的一处错误

在MNIST 机器学习入门的“训练模型”，有一句话“我们把 y_ 的每一个元素和 tf.log(y_) 的对应元素相乘”，应该是tf.log(y)。
本段最后缺失了一个标点符号）

文档更新问题

文档需要更新

最近在搞ai项目拉个微信群互相学习下

懒得用qq了希望能认识更多的这个领域的朋友二维码我没事儿尽量更新：

请问在windows 10环境下集成tensorflows 移植到Android 手机上的介绍有吗？

是这样的，我工作的环境是windows 10,想移植tensorflow 到Android 项目中去，请问有详细的介绍吗？现在网上很多说法都是围绕linux 系统或者其他系统的，能不能系统介绍下在Windows 环境下如何集成Android 项目，机器学习小组是用的.pb文件，请解决。。。

MacBook Air 2015 Early 显卡是 Intel HD Graphics 6000

请问�tensorflow GPU 是否支持此卡，谷歌查了很长时间，都没有明确说明，但是安装就有问题。

谢谢。

超链接打不开啊

只有我一个人超链接打不开么，不管是windows,还是mac，不同的pdf阅读器，貌似你的超链接，所有的['阅读教程'] 比如MNIST教程之类的，链接完全打不开

45页方程有误

45页第一个方程有误，y1应该等于w11x1 + w12x2 + w13x3 + b1而非w11x1+w12x1+w13x1 + b1

tensorflow_manual_cn.pdf文件有些行的文字被截断了

如图

TensorFlow 官方文档中文版中目录与各章标题不符

在TensorFlow 官方文档中文版网页版的导航目录与各章标题不符。例如导航栏目录中的介绍，打开后该章节内容为简介; 还比如导航栏目录中的递归神经网络，打开后该章节内容为循环神经网络。wiki百科上将recurrent neural network翻译为（时间）递归神经网络，而recursive neural network翻译为（结构）递归神经网络，以表示recursive neural network是recurrent neural network的一个分支。个人认为两种神经网络还是不要混淆为好。

Typo in readme.md

参与步骤这个章节的这句话

"翻译过程请参翻译协作规范，完成翻译后提交 pull request 给主仓库的master分支；"
漏掉了一个字吧。

"请参考"或者"请参照"。
然后后面的"翻译协作规范",可以页面内链接过去，一开始还以为在那个文件里面，结果就是下一章节。
或者括号请见下一节。

<卷积神经网络>一节的显示有错误

<卷积神经网络> 这一节的网页显示有问题，环境: OS X EI Capitan，Safari。截图如下，