2020-09-11 17:09:27

docs/get-start-tf/ch01.md

@@ -336,7 +336,7 @@ TensorFlow Python API 支持 Python 2.7 和 Python 3.3+。 GPU 版本（仅 Linu
 
 以下是在 Mac 和 Linux 系统上安装 TensorFlow 的步骤：
 
-1.  First install pip and virtualenv (optional) if they are not already installed:
+1.  如果尚未安装 PIP 和 Virtualenv（可选），请首先安装它们：
 
     对于 Ubuntu / Linux 64 位：
 
@@ -413,14 +413,14 @@ TensorFlow Python API 支持 Python 2.7 和 Python 3.3+。 GPU 版本（仅 Linu
 
 但是，Pip 安装可能会引起问题，[尤其是在使用可视化工具 TensorBoard 时](https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/530)。 要解决此问题，建议您通过以下步骤构建并安装 TensorFlow，以启动表单源文件：
 
-1.  Clone the TensorFlow repository:
+1.  克隆 TensorFlow 存储库：
 
     ```py
     git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow
 
     ```
 
-2.  Install Bazel (dependencies and installer), following the [instructions](http://bazel.io/docs/install.html).
+2.  按照[说明](http://bazel.io/docs/install.html)安装 Bazel（依赖项和安装程序）.
 
 3.  运行 Bazel 安装程序：
 

docs/get-start-tf/ch02.md

@@ -246,21 +246,21 @@ array([[1, 2],
 
 TensorFlow 在张量上提供了许多数学运算。 下表总结了它们：
 
-<colgroup><col> <col></colgroup> 
 | TensorFlow 运算符 | 描述 |
-| `tf.add` | 返回总和 |
-| `tf.sub` | 返回减法 |
-| `tf.mul` | 返回乘法 |
-| `tf.div` | 返回除法 |
-| `tf.mod` | 返回模块 |
+| --- | --- |
+| `tf.add` | 返回和 |
+| `tf.sub` | 返回差 |
+| `tf.mul` | 返回积 |
+| `tf.div` | 返回商 |
+| `tf.mod` | 返回模数 |
 | `tf.abs` | 返回绝对值 |
-| `tf.neg` | 返回负值 |
+| `tf.neg` | 返回相反值 |
 | `tf.sign` | 返回符号 |
 | `tf.inv` | 返回逆 |
 | `tf.square` | 返回平方 |
 | `tf.round` | 返回最接近的整数 |
 | `tf.sqrt` | 返回平方根 |
-| `tf.pow` | 返回功率 |
+| `tf.pow` | 返回幂 |
 | `tf.exp` | 返回指数 |
 | `tf.log` | 返回对数 |
 | `tf.maximum` | 返回最大值 |

docs/get-start-tf/ch06.md

@@ -376,7 +376,7 @@ struct SessionBundle {
 
 `SessionBundleFactory::CreateSessionBundle()`从`bundle_path`加载导出的 TensorFlow 模型，并创建一个`SessionBundle`对象以对该模型进行推理。
 
-`RunServer`启动了一个 gRPC 服务器，该服务器导出单个 Classify（）API。
+`RunServer`启动了一个 gRPC 服务器，该服务器导出单个`Classify()` API。
 
 每个推理请求将按以下步骤处理：