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Author: wenquan0hf

SOURCE/get_started/basic_usage.md

@@ -221,7 +221,7 @@ input3 = tf.constant(5.0)
 intermed = tf.add(input2, input3)
 mul = tf.mul(input1, intermed)
 
-with tf.Session():
+with tf.Session() as sess:
   result = sess.run([mul, intermed])
   print result
 
@@ -255,7 +255,7 @@ with tf.Session() as sess:
 
 for a larger-scale example of feeds.
 如果没有正确提供 feed, `placeholder()` 操作将会产生错误.
-[MNIST 全连通 feed 教程](tensorflow-zh/SOURCE/tutorials/mnist_tf.md)
+MNIST 全连通 [feed 教程](http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_tf.html)
 ([source code](https://tensorflow.googlesource.com/tensorflow/+/master/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py))
 给出了一个更大规模的使用 feed 的例子.
 

SOURCE/get_started/introduction.md

@@ -49,10 +49,10 @@ MNIST 模型, 请阅读高级教程 (红色药丸链接). 如果你以前从未
 (蓝色药丸链接). 如果你的水平介于这两类人之间, 我们建议你先快速浏览初级教程, 然后再阅读高级教程.
 
 <div style="width:100%; margin:auto; margin-bottom:10px; margin-top:20px; display: flex; flex-direction: row">
- <a href="tensorflow-zh/SOURCE/tutorials/mnist_beginners.md" title="面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程">
+ <a href="http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html" title="面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程">
    <img style="flex-grow:1; flex-shrink:1; border: 1px solid black;" src="../images/blue_pill.png" alt="面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程" />
  </a>
- <a href="tensorflow-zh/SOURCE/tutorials/mnist_pros.md" title="面向机器学习专家的 MNIST 高级教程">
+ <a href="http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html" title="面向机器学习专家的 MNIST 高级教程">
    <img style="flex-grow:1; flex-shrink:1; border: 1px solid black;" src="../images/red_pill.png" alt="面向机器学习专家的 MNIST 高级教程" />
  </a>
 </div>

SOURCE/how_tos/overview.md

@@ -64,7 +64,7 @@ TensorFlow 已经提供一整套节点操作(）operation)，你可以在你的
 
 翻译：[Terence Cooper](https://github.com/TerenceCooper) 
 
-校对：[lonlonago]( https://github.com/lonlonago)
+校对：[lonlonago](https://github.com/lonlonago)
 <div class='sections-order' style="display: none;">
 <!-- variables/index.md -->
 <!-- ../tutorials/mnist/tf/index.md -->

SOURCE/images/word2vec2.png

@@ -44,7 +44,7 @@ Word2vec是一种可以进行高效率词嵌套学习的预测模型。其两种
 
 当 **score(w_t,h)** 计算了文字 **w_t**  和 上下文 **h** 的相容性（通常使用向量积）。我们使用对数似然函数来训练训练集的最大值，比如通过：
 
-![](../images/vr2.png)
+![](../images/word2vec2.png)
 
 这里提出了一个解决语言概率模型的合适的通用方法。然而这个方法实际执行起来开销非常大，因为我们需要去计算并正则化当前上下文环境 **h** 中所有其他 **V** 单词 **w'** 的概率得分，*在每一步训练迭代中*。
 

SOURCE/tutorials/mnist_beginners.md

@@ -1,4 +1,3 @@
-<<<<<<< HEAD
 - 起步
   - [介绍](SOURCE/get_started/introduction.md)
   - [下载及安装](SOURCE/get_started/os_setup.md)
@@ -38,46 +37,4 @@
   - [个人学习心得](SOURCE/personal.md)
 
 
-  
-=======
-- 起步
-  - [简介](SOURCE/get_started/introduction.md)
-  - [下载与安装](SOURCE/get_started/os_setup.md)
-  - [基本使用](SOURCE/get_started/basic_usage.md)
-- 教程
-  - [综述](SOURCE/tutorials/overview.md)
-  - [MNIST 机器学习入门](SOURCE/tutorials/mnist_beginners.md)
-  - [深入 MNIST](SOURCE/tutorials/mnist_pros.md)
-  - [TensorFlow 运作方式入门](SOURCE/tutorials/mnist_tf.md)
-  - [卷积神经网络](SOURCE/tutorials/deep_cnn.md)
-  - [字词的向量表示](SOURCE/tutorials/word2vec.md)
-  - [递归神经网络](SOURCE/tutorials/recurrent.md)
-  - [曼德布洛特(Mandelbrot)集合](SOURCE/tutorials/mandelbrot.md)
-  - [偏微分方程](SOURCE/tutorials/pdes.md) 
-  - [MNIST数据下载](SOURCE/tutorials/mnist_download.md)
-- 运作方式
-  - [综述](SOURCE/how_tos/overview.md) 
-  - [变量:创建、初始化、保存和加载](SOURCE/how_tos/variables.md) 
-  - [TensorBoard:可视化学习](SOURCE/how_tos/summaries_and_tensorboard.md) 
-  - [TensorBoard:图表可视化](SOURCE/how_tos/graph_viz.md) 
-  - [数据读取](SOURCE/how_tos/reading_data.md) 
-  - [线程和队列](SOURCE/how_tos/threading_and_queues.md) 
-  - [添加新的Op](SOURCE/how_tos/adding_an_op.md) 
-  - [自定义数据读取](SOURCE/how_tos/new_data_formats.md) 
-  - [使用GPUs](SOURCE/how_tos/using_gpu.md) 
-  - [共享变量](SOURCE/how_tos/variable_scope.md) 
-- 资源
-  - [综述](SOURCE/resources/overview.md) 
-  - [BibTex 引用](SOURCE/resources/bib.md) 
-  - [应用实例](SOURCE/resources/uses.md)
-  - [常见问题](SOURCE/resources/faq.md)
-  - [术语表](SOURCE/resources/glossary.md)
-  - [Tensor的阶、形状和类型](SOURCE/resources/dims_types.md)
-- 其他
-  - [常见问题汇总](SOURCE/faq.md)
-  - [相关资源](SOURCE/resource.md)
-  - [个人学习心得](SOURCE/personal.md)
-
-  
-  
->>>>>>> upstream_localcache
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