@@ -20,7 +20,7 @@ Tensorflow.NET并非对于Python的简单封装，而是基于C API的pure C#实
2020
2121![ tensors_flowing] ( assets/tensors_flowing.gif )
2222
23- ### Why TensorFlow .NET?
23+ ## Why Tensorflow .NET?
2424
2525` SciSharp STACK ` 开源社区的目标是构建.NET平台下易用的科学计算库，而Tensorflow.NET就是其中最具代表性的仓库之一。在深度学习领域Python是主流，无论是初学者还是资深开发者，模型的搭建和训练都常常使用Python写就的AI框架，比如tensorflow。但在实际应用深度学习模型的时候，又可能希望用到.NET生态，亦或只是因为.NET是自己最熟悉的领域，这时候Tensorflow.NET就有显著的优点，因为它不仅可以和.NET生态很好地贴合，其API还使得开发者很容易将Python代码迁移过来。下面的对比就是很好的例子，Python代码和C#代码有着高度相似的API，这会使得迁移的时候无需做过多修改。
2626
@@ -31,7 +31,7 @@ Tensorflow.NET并非对于Python的简单封装，而是基于C API的pure C#实
3131与其它类似的库比如[ TensorFlowSharp] ( https://www.nuget.org/packages/TensorFlowSharp/ ) 相比，Tensorflow.NET的实现更加完全，提供了更多的高级API，使用起来更为方便，更新也更加迅速。
3232
3333
34- ### 文档
34+ ## 文档
3535
3636基本介绍与简单用例：[ Tensorflow.NET Documents] ( https://scisharp.github.io/tensorflow-net-docs )
3737
@@ -41,7 +41,7 @@ Tensorflow.NET并非对于Python的简单封装，而是基于C API的pure C#实
4141
4242运行例程常见问题：[ Tensorflow.NET FAQ] ( tensorflowlib/README.md )
4343
44- ### 安装与使用
44+ ## 安装与使用
4545
4646安装可以在NuGet包管理器中搜索包名安装，也可以用下面命令行的方式。
4747
@@ -69,7 +69,7 @@ PM> Install-Package SciSharp.TensorFlow.Redist-Linux-GPU
6969
7070下面给出两个简单的例子，更多例子可以在[ TensorFlow.NET Examples] 中查看。
7171
72- #### 简单例子（使用Eager Mode进行线性回归）
72+ ### 简单例子（使用Eager Mode进行线性回归）
7373
7474``` csharp
7575using static Tensorflow .Binding ;
@@ -122,7 +122,7 @@ foreach (var step in range(1, training_steps + 1))
122122
123123这一用例也可以在[ Jupyter Notebook Example] ( https://github.com/SciSharp/SciSharpCube ) 进行运行.
124124
125- #### 简单例子（使用Keras搭建Resnet）
125+ ### 简单例子（使用Keras搭建Resnet）
126126
127127``` csharp
128128using static Tensorflow .Binding ;
@@ -171,7 +171,7 @@ model.save("./toy_resnet_model");
171171
172172此外，Tensorflow.NET也支持用F#搭建上述模型进行训练和推理。
173173
174- ### Tensorflow.NET版本对应关系
174+ ## Tensorflow.NET版本对应关系
175175
176176| TensorFlow.NET Versions | tensorflow 1.14, cuda 10.0 | tensorflow 1.15, cuda 10.0 | tensorflow 2.3, cuda 10.1 | tensorflow 2.4, cuda 11 | tensorflow 2.10, cuda 11 |
177177| -------------------------- | ------------- | -------------- | ------------- | ------------- | ------------ |
@@ -186,7 +186,7 @@ model.save("./toy_resnet_model");
186186
187187请注意Tensorflow.NET与Tensorflow.Keras版本存在一一对应关系，请安装与Tensorflow.NET对应的Tensorflow.Keras版本。
188188
189- ### 参与我们的开发:
189+ ## 参与我们的开发:
190190
191191我们欢迎任何人的任何形式的贡献！无论是文档中的错误纠正，新特性提议，还是BUG修复等等，都会使得Tensorflow.NET项目越来越好，Tensorflow.NET的全体开发者也会积极帮助解决您提出的问题。
192192
@@ -200,15 +200,15 @@ model.save("./toy_resnet_model");
200200* 帮助我们完善文档，这也十分重要
201201
202202
203- ### 支持我们
203+ ## 支持我们
204204我们推出了[ TensorFlow.NET实战] ( https://item.jd.com/13441549.html ) 这本书，包含了Tensorflow.NET主要开发者编写的讲解与实战例程，欢迎您的购买，希望这本书可以给您带来帮助。
205205<p float =" left " >
206206<img src =" https://user-images.githubusercontent.com/1705364/198852429-91741881-c196-401e-8e9e-2f8656196613.png " width =" 250 " />
207207<img src =" https://user-images.githubusercontent.com/1705364/198852521-2f842043-3ace-49d2-8533-039c6a043a3f.png " width =" 260 " />
208208<img src =" https://user-images.githubusercontent.com/1705364/198852721-54cd9e7e-9210-4931-a86c-77584b25b8e1.png " width =" 260 " />
209209</p >
210210
211- ### 联系我们
211+ ## 联系我们
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213213可以在 [ Twitter] ( https://twitter.com/ScisharpStack ) , [ Facebook] ( https://www.facebook.com/scisharp.stack.9 ) , [ Medium] ( https://medium.com/scisharp ) , [ LinkedIn] ( https://www.linkedin.com/company/scisharp-stack/ ) 中关注我们，也可以在[ Gitter] ( https://gitter.im/sci-sharp/community ) 中与项目开发者以及其它使用者进行沟通交流，也欢迎在仓库中提起issue。
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