周一的时候和周老师聊天，他问我未来想要什么？这个问题以前也有人问过我，我当时回答：“能有时间做自己喜欢的事情，在家中躺椅上随手抓一本书，随便翻到某处，读一下午，这就是我想要的生活。”但是现在同样一个问题，我却答不上来了。

本文简单记录了我在学习Flow-based Model时的笔记，阐述了对模型概念、思路的模糊且不准确的理解。

上一节使用了几层简单的神经网络实现了对Fashion MNIST数据集中10种衣物的识别。我们将一张图的每一个像素都作为一个参考因素，来训练我们的模型，但是其实一张图有很多没有用的地方，这就给训练模型增加了负担。那么接下来要学习的，就是一种能够少注意图像冗余信息，多注意图像重要信息的模型。本节包括week3和week4的内容。

本节内容包括课程week1和week2的内容，week1主要介绍了机器学习的思维逻辑，并以TF中的hello world作为示例，加深理解机器学习的范式。week2将范式的概念运用在真实的应用场景上，基于数据集Fashion MNIST实现了对10种衣物的识别任务，新的操作有：数据加载处理、模型评估、callback。

本文内容不包括在课程《Introduction to TensorFlow》中，但是因为学习任何东西，首先都得学习其基本概念，所以本文介绍了TensorFlow的基本概念，主要介绍了Graph、Session两个概念。

本文极大程度借鉴了小土刀的《【CS20-TF4DL】01 Tensorflow 快速入门》

• 原文文作者： wdxtub
• 原文链接： http://wdxmzy.com/course/cs20-01/2019/08/03/

课程内容为《TensorFlow in Practice 专项课程》，主要教授如何使用TensorFlow搭建深度学习模型。

学了很多理论，常常胸有成竹，但是一遇到复现，就各种问题都跳了出来。所以静下心来，好好学习一门工具是非常有必要的，所谓工欲善其事必先利其器。网上的资料很分散，而且常常带有个人的代码风格，TF的版本也不统一，因此跟着Coursera的课走，会省心很多。

之所以会下定决心好好学学基础，是因为看到 小土刀 写了Stanford cs20 的学习笔记，他都肯静下心来好好学习，我为什么不呢？所以，我想以他为榜样，模仿他的风格，来记录我的学习过程。因为是模仿，所以肯定会有很多借鉴。

我对这一系列的学习笔记，定位是学习记录，而不是有价值的学习资料。所以不求能够帮助到别人，只为能够帮助自己将所学总结起来而已。

猫当然必须负责嚼食月光，不然睡眠的人会在次日结成一个茧。

-简媜《秋夜叙述》

下雨了，我抬起头，一颗雨滴落在我额头，我猜不到下一滴离散的雨会落到什么地方，我也没有参数来仿真大自然这个系统，我只知道，我跟每一滴雨的相遇，不是随机，而是久别重逢。

-豆瓣读书《离散事件系统仿真》用户vincentzed的评论

本文是对如下公式的理解：

衡量一对男女，最关键的还是看他们在一起有没有互相激发，并创造出高水准的作品，其余的指标，都太庸俗。

-巩俐