2020-09-01 14:30:03

docs/tf-1x-dl-cookbook/04.md

@@ -177,7 +177,7 @@ display_mult_flat(0,400)
 
 ![](img/6b92acfd-90ce-4c5a-baa8-e534825ef57b.png)
 
-An example of MNIST handwritten numbers
+MNIST 手写数字的示例
 
 3.  设置学习参数`batch_size`和`display_step`。 另外，假设 MNIST 图像共享`28 x 28`像素，请设置`n_input = 784`，表示输出数字`[0-9]`的输出`n_classes = 10`，且丢失概率`= 0.85`：
 
@@ -337,13 +337,13 @@ plt.show()
 
 ![](img/6e8a4e09-d221-47ae-adf0-cb39c23f8858.png)
 
-An example of loss decrease
+损失减少的一个例子
 
 接下来我们看一下火车和文本的准确性：
 
 ![](img/7f73c15d-23e8-4d13-aee6-56d2a5788532.png)
 
-An example of train and test accuracy increase
+训练和测试准确性提高的示例
 
 # 这个怎么运作...
 
@@ -442,7 +442,7 @@ TFLearn 隐藏了 TensorFlow 公开的许多实现细节，并且在许多情况
 
 ![](img/0519e02a-cae4-4ef6-9fa5-b05a2eb880b7.png)
 
-An example of Jupyter execution for CIFAR10 classification
+Jupyter 执行 CIFAR10 分类的示例
 
 # 还有更多...
 
@@ -855,7 +855,7 @@ sess.run(tf.reduce_sum(mixed_image)))
 
 ![](img/6e1741a1-c0b2-4464-bb40-38af84f48c2b.png)
 
-An example of style transfer
+风格迁移的例子
 
 # 这个怎么运作...
 

docs/tf-1x-dl-cookbook/05.md

@@ -714,7 +714,7 @@ InceptionV3 Net 是 Google 开发的非常深入的卷积网络。 Keras 实现
 
 ![](img/37918887-6078-449a-9216-4179bd7e4637.png)
 
-An example of ImageNet v3
+ImageNet v3 的示例
 
 # 做好准备
 
@@ -832,7 +832,7 @@ WaveNet 之外的主要直觉是所谓的因果因果卷积（有时称为原子
 
 ![](img/9b70353f-75b7-4778-a8f1-d7fe69213a3f.png)
 
-An example of dilated network
+扩张网络的一个例子
 
 由于采用了引入“空洞”的简单思想，可以在不具有过多深度网络的情况下，使用指数级增长的滤波器堆叠多个膨胀的卷积层，并学习远程输入依赖项。
 

docs/tf-1x-dl-cookbook/06.md

@@ -295,7 +295,7 @@ global step 9700 lr 1 step-time 1.52s wps 3.71K ppl 38.01 bleu 4.89
 
 ![](img/b1927820-4efa-44f5-9e5e-2bd3789f0bb3.png)
 
-An example of BLEU metric in Tensorboard
+Tensorboard 中的 BLEU 指标示例
 
 # 神经机器翻译-推理 seq2seq RNN
 

docs/tf-1x-dl-cookbook/10.md

@@ -249,7 +249,7 @@ open tf_benchmark_example.xcworkspace
 
 ![](img/15c84022-0244-4d47-b696-7a63679210a2.png)
 
-An example of Iphone application for Tensorflow computation
+用于 Tensorflow 计算的 Iphone 应用示例
 
 # 这个怎么运作...
 

docs/tf-1x-dl-cookbook/11.md

@@ -60,7 +60,9 @@ GAN 最酷的用途之一是对生成器矢量`Z`的面部进行算术。换句
 
 **卧室**：经过五个时期的训练后生成的卧室：
 
-![](img/098bf513-346d-4c13-b692-c15567295ae9.png)An example of generated bedrooms
+![](img/098bf513-346d-4c13-b692-c15567295ae9.png)
+
+生成卧室的示例
 
 **专辑封面**：这些图像不是真实的，而是由 GAN 生成的。 专辑封面看起来很真实：