轉載地址：http://hp.stuhome.net/index.php/2016/07/06/tensorflow-learning-paths/

在學習Tensorflow的過程中磕磕碰碰，總結一些個人心得記錄於此，志同道合之友共勉~~

這篇文章算是新手向“綱領性”目錄吧，近期正好在做一個有關TensorFlow的小專案，如果有時間就分章分篇詳細寫幾篇TF的教程，還請大家關注本部落格～

1.翻牆：這個是個不是技術的技術，TensorFlow畢竟出自Google，官方文件訪問不是很穩定，而且Google搜尋的結果要比Baidu好很多。有些免費一鍵翻牆的軟體比如Lantern，打不開就這個（在releases中下載對應作業系統版本），或者

在這裡插一句，本來是不想說這些的，有推銷嫌疑，但是有很多人文這個問題，有些推薦的梯子。我是用的是Digitalocean（這是我的推薦連結 ，使用的話你我都可以獲得獎勵）搭建伺服器，很穩定，$5（約30人民幣）一個月，1T流量（肯定是用不完的，好像超了也不收費），在伺服器上跑了一個shadowsocks的服務端外加這個wordpress的部落格。網上有很多搭建教程。或者如果想省事，可以與我合租，伺服器已經搭建好了，簡單配置即可。可以發我Gmail，在網站的About頁面有。p.s. 幾人合租就幾分之一$5，無額外費用，程式設計師純純的友誼你懂的：）

2.Github：這是個開源程式的網站，Linux核心就在這個網站託管。Github的核心是Git，一種版本控制系統，已經逐漸取代SVN。這個網站託管了很多高質量的或者說世界頂尖的開源專案，比如TensorFlow。學習一下這個網站如何使用，註冊個賬號，學習一下Git的使用方法。這個網站有自己的tutorial和guide。

3.Linux: TensorFlow的主要執行平臺就是Linux，目前在Windows上執行的方案是虛擬機器，但是深度學習對計算要求還是比較高的，虛擬機器效率不是太高，因此還是推薦在原生Linux中執行。新手推薦發行版是Ubuntu 或者Linux mint。這個可以自行搜尋。學習Linux也有很多好處，因為很多開源軟體都only linux的。

4.Python：這是一種非常流行的指令碼語言，龐大的第三方庫可以快速寫出短小容易理解的程式碼，而且也是TensorFlow的推薦開發語言。教程太多了，這裡給幾個優秀的教程：官網教程，Learn Python the Hard Way，Python2.7教程

5.深度學習（Deep Learning，DL）：雖然TensorFlow已經封裝好了大部分DL的細節，但是如果不瞭解DL的相關核心概念，就會很難著手分析問題。首先強烈推薦這個教程，通讀一遍，然後還有這個，可以快速瀏覽或者只看自己不太明白的地方，還有這個分塊介紹的，還有幾篇blog，這個和這個講的是卷積神經網路。影象識別用的比較多的就是卷積神經網路，這兩篇可以看看。

6.Tensorflow：前面都是鋪墊，是為了更好地使用TensorFlow。官方的文件不錯，可以從get started然後tutorial看起，有個中文的翻譯版，但是更新不及時（官方已經v0.10，這個可能是v0.8或者v0.7），可能有坑，可以和英文對照著看，還有個TensorFlow的教程，也不錯。有篇FIRST CONTACT WITH TENSORFLOW也不錯。

7.優秀部落格：http://acko.net/，https://bost.ocks.org/mike/，http://colah.github.io/，https://ireneli.eu/，這幾個都是我在學習中遇到的非常nice的blog，有時間讀讀定會有所收穫。

8.經典論文及書籍：收集了一些DL的經典論文&書籍，有些雜亂，不過幾乎都是經典，各取所需吧。百度雲地址（密碼: 4w91）。各位有更好的歡迎推薦，我會整理上傳。

其中，Python，DL，TensorFlow是重點，其他都是輔助， 自己感覺夠用即可，無需深入。學習中遇到困難首先向搜尋引擎詢問。