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原文链接：Get Started

官方最新版本：三月 30, 2018
本文对应版本：八月 31, 2017

如需大致了解 TensorFlow 编程基础知识，请参阅以下指南：

• TensorFlow 使用入门

MNIST 已经成为试用新机器学习工具包的标准数据集。我们提供了三种指南，分别展示了在 TensorFlow 上训练 MNIST 模型的不同方法：

• 面向机器学习新手的 MNIST：此指南通过高层级的 API 介绍 MNIST。

• 面向专家的深度 MNIST：此指南比“面向机器学习新手的 MNIST”更加深入，并假定读者对机器学习的概念有一定的了解。

• TensorFlow 运行机制基础知识：此指南通过低层级的 API 介绍 MNIST。 对于刚接触 TensorFlow 的开发者来说，高层级的 API 是非常不错的着手点。

要了解高层级 API，请阅读以下指南：

• tf.contrib.learn 快速入门：此指南对该 API 进行了介绍。

• 使用 tf.contrib.learn 构建输入函数：此指南向您介绍该 API 的一种更复杂的使用方法。

• 使用 tf.contrib.learn 记录和监控基本情况：此指南介绍了如何对模型训练的进展情况进行审核。

TensorBoard 是一款能够用于直观地查看机器学习的各个不同方面的实用工具。 以下指南介绍了如何使用 TensorBoard：

• TensorBoard：可视化学习：此指南可协助您上手。

• TensorBoard：Embedding 可视化：此指南演示了如何查看高维数据（如 embedding）以及如何与其进行交互。

• TensorBoard：图表可视化：此指南介绍了如何实现计算图表可视化。图表可视化通常对于使用低层级 API 的程序员更有用。