视频教程【第10期】 | 使用TensorFlow搭建一个识别手写数字的分类器
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编译 | AI科技大本营（rgznai100）
世界上最受欢迎的机器学习框架是TensorFlow，最初它是作为谷歌内部的深度学习框架，2015年底，谷歌已经将其开源，目前在图形分类、音频处理、推荐系统和机器翻译等场景下都有丰富的应用。
TensorFlow的开源使入门深度学习的门槛变得越来越低，只要你有编程和机器学习的基础，建立神经网络的模型将会十分简单。
谷歌拥有的不仅仅是海量的数据，它还拥有世界上最大的计算机集群。因此TensorFlow具有动态伸缩性，它可以运行在多台GPU或者是CPU上，甚至手机操作系统上。
今天Siraj Raval将带大家使用TensorFlow来创建一个分类器，这个分类器可以识别图片中的手写数字。该程序仅仅需要不到40行代码，非常简单。
来跟着Siraj Raval一起开始吧……
代码链接：
https://github.com/llSourcell/tensorflow_demo
程序员想转型AI却迟迟无法开始？也许你需要一种更加有趣的学习方式。
Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手，毕业于哥伦比亚大学，曾任职于 Twilio 和 Meetup。一年以来，他通过制作AI教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝，视频内容包含：如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例，更加令人钦佩的是，这些视频长度大多都在10分钟以内，实在是快速上手AI的一条捷径。
为了使更多的中国开发者看到这些有用的视频，AI科技大本营已经联系到Siraj Raval，并获得了翻译其系列视频的授权，我们将在每周一、三、五定期更新，欢迎大家持续关注！
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