コピペから脱却して自由に Deep Learning するための TensorFlow 再入門 - Qiita

はじめに TensorFlow はなかなかとっつきにくい部分があるかと思います。書き方が独特なので、慣れるまでに時間がかかるかと思います。公式の MNIST は一通りやったけど、自分で考えたディープニューラルネットワーク (DNN) をどう書いたらいいかわからない……なんてこともあるのではないでしょうか。 この記事では、シンプルな問題を題材にして、 TensorFlow をコピペに頼らず、自分の書きたい DNN を 低レベル API を使ってどのように書くかを最小構成で説明していきます（今さら感はありますが。。）。ベースは公式ドキュメントの Low Level APIs のあたり です。 内容としては： TensorFlow の最小構成要素 TensorFlow で線形関数のフィッティング TensorFlow で DNN を実装 のようになっています。また、以下のような方を対象としており

[nabeen919]

[あとで読む:]コピペから脱却して自由に Deep Learning するための TensorFlow 再入門 - Qiita:

[karaage]

メモしちゃうやつ

[seneca]

“w = init_weight_variable((2, 5)) print(w)”

[mi_ki_ri]

名文