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| 张量和操作 | 自定义层 | 自定义训练：演示 |
| 使用 Keras 进行分布式训练 | 自定义训练循环 | 利用 Keras 进行多工作器训练 |
| 参数服务器训练 | 保存和加载 | 分布式输入 |
| 卷积神经网络 (OK) | 图像分类 | 迁移学习和微调 | 使用 TF Hub 进行迁移学习 |
| 数据增强 | 图像分割 | 使用 TF Hub 进行对象检测 |
| 字词嵌入 | Word2Vec | 使用 RNN 进行文本分类 | 使用 BERT 进行文本分类 |
| 使用 BERT 在 TPU 上解决 GLUE 任务 | 微调 BERT 模型 | 使用 RNN 生成文本 | 基于注意力的神经机器翻译 |
| 图像说明 | 语言理解 Transformer 模型 |
| 简单的音频识别 | 音频识别迁移学习 |
| 使用特征列对结构化数据进行分类 | 使用预处理层对结构化数据进行分类 | 不平衡数据的分类 |
| 时间序列预测 | Recommender |
| 神经风格迁移 | DeepDream | DCGAN | Pix2Pix |
| CycleGAN | 对抗 FGSM | 自编码器简介 | 变分自编码器 |
| 积分梯度 |
| Actor-Critic 方法 | TensorFlow 代理 |
| 预创建的 Estimator | 线性模型 | 提升树 |
| 提升树模型理解 | 从 Keras 模型到 Estimator 模型 | 利用 Estimator 进行多工作器训练 |
Customization basics: tensors and operations
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。 Tensorflow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 。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API） 。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码 。