TensorFlow 資源大全中文版

 

 

jtoy 發起整理的 TensorFlow 資源，包含一些很棒的 TensorFlow 工程、庫、項目等。

 

什麼是TensorFlow？

 

TensorFlow 是一個採用數據流圖（data flow graphs），用於數值計算的開源軟件庫。節點（Nodes）在圖中表示數學操做，圖中的線（edges）則表示在節點間相互聯繫的多維數據數組，即張量（tensor）。它靈活的架構讓你能夠在多種平臺上展開計算，例如臺式計算機中的一個或多個CPU（或GPU）、服務器、移動設備等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小組（隸屬於Google機器智能研究機構）的研究員和工程師們開發出來，用於機器學習和深度神經網絡方面的研究，但這個系統的通用性使其也可普遍用於其餘計算領域。

 

教程

 

• TensorFlow 教程1 – 從基礎到有趣的TensorFlow程序

• TensorFlow 教程2 – 介紹基於谷歌TensorFlow框架的深度學習，其中有些教程是學習了Newmu的Theano教程

• TensorFlow 實例 – TensorFlow教程以及一些新手的代碼實例

• Sungjoon的TensorFlow-101 – 在Jupyter Notebook上用python寫的TensorFlow教程

• Terry Um的TensorFlow練習 – 根據其餘TensorFlow項目再創做的代碼

• 在樹莓派3上安裝TensorFlow – 在樹莓派上正確安裝和運行TensorFlow

• 時間序列上的分類 – 在TensorFlow上的基於手機傳感數據的LSTM循環神經網絡

 

模型/工程

 

• 圖片形態轉換 – 無監督圖片形態轉換的實現

• Show, Attend and Tell算法 -基於聚焦機制的自動圖像生成器

• Neural Style – Neural Style 算法的TensorFlow實現

• Pretty Tensor – Pretty Tensor提供了高級別的TensorFlow封裝接口

• Neural Style – neural style的又一實現

• AlexNet3D – 用3D卷積層實現AlexNet

• TensorFlow筆記 – TensorFlow的學習筆記和總結，附帶一些圖片說明

• NeuralArt – 藝術風格繪畫的神經網絡算法TensorFlow實現

• DQN玩乒乓

• TensorFlow生成手寫體 – 實現Alex Grave的論文中關於生成手寫體的部分

• TensorFlow實現神經圖靈機 – TensorFlow實現神經圖靈機

• 基於物體搜索和過濾視頻 – 使用卷積神經網絡基於視頻中的物品、地點等來搜索、過濾和描述視頻

• 使用TensorFlow來轉換莎士比亞做品和現代版本的英語 – 實現莎士比亞做品和現代版本的英語的單語轉換

• 聊天機器人 – 一個基於深度學習的聊天機器人

• colornet – 使用神經網絡給灰度圖像着色

• 圖像生成器 – Show and Tell算法實現

• Attention based的自動圖像生成器 – Show, Attend and Tell算法實現

• Weakly_detector – 用於定位的深度特徵

• Dynamic Capacity Networks – DCN的TensorFlow實現

• TensorFlow實現HMM – 實現HMM的維特比算法和先後向算法

• DeepOSM – 使用OpenStreetMap和衛星圖像訓練深度學習網絡

• DQN-tensorflow – TensorFlow經過OpenAI Gym實現深度學習來實現「深度強化學習下達到人類水平的控制」

• Highway Networks – 使用TensorFlow和Fomoro進行簡單的超深度網絡訓練

• 用CNN作句子分類 – 用TensorFlow實現句子分類的卷積神經網絡

• End-To-End Memory Networks – 使用TensorFlow實現End-To-End的Memory Network

• Character-Aware的神經語言模型 – 基於字符感知的LSTM語言模型

• YOLO TensorFlow ++ – TensorFlow實現YOLO實時物體檢測，支持實時運行在移動設備上

• Wavenet – TensorFlow實現用來生成音頻的WaveNet對抗生成網絡架構

• Mnemonic Descent Method – TensorFlow實現助記符降低法：重現端對端的人臉對齊

 

由TensorFlow提供技術支持

 

• YOLO TensorFlow – 實現YOLO:實時物體檢測

• android-yolo – 在安卓設備商使用YOLO實行實時物體檢測，由TensorFlow提供技術支持

• Magenta – 在製做音樂和藝術中使用機器智能提高藝術形態（研究項目）

 

庫

 

• Scikit Flow (TensorFlow Learn) – 深度/機器學習的簡化版接口（如今是TensorFlow的一部分）

• tensorflow.rb – TensorFlow的Ruby版本，使用了SWIG

• TensorFlowlearn – 有高級別API的深度學習庫

• TensorFlow-Slim – TensorFlow中的高級別簡化版庫

• TensorFrames – Apache Spark上DataFrames的TensorFlow封裝

• caffe-tensorflow – 轉換Caffe模型爲TensorFlow的模式

• keras – 用於TensorFlow和Theano的小型的模塊化的庫

• SyntaxNet 語法分析神經網絡模型 – 全球標準化的Transition-Based神經網絡模型的TensorFlow實現

• keras-js – 在GPU的支持下，在瀏覽器中運行Keras模型

• NNFlow – 一個簡單的框架，能夠將ROOT NTuples轉換成能夠在TensorFlow使用的Numpy數據

 

視頻

 

• TensorFlow Guide 1 – TensorFlow的安裝和使用指南1

• TensorFlow Guide 2 – TensorFlow的安裝和使用指南2

• TensorFlow Basic Usage – 基本使用指南

• TensorFlow Deep MNIST for Experts – 深刻了解MNIST

• TensorFlow Udacity Deep Learning – 在有1GB數據的Cloud 9在線服務安裝TensorFlow的步驟

• 爲何谷歌但願全部人均可以訪問TensorFlow

• 1/19/2016TensorFlow 硅谷見面會

• 1/21/2016TensorFlow 硅谷見面會

• 19th Apr 2016 斯坦福CS224d 第七課 – TensorFlow介紹 – CS224d 用於天然語言處理的深度學習 By Richard Socher

• 經過TensorFlow瞭解機器學習 – Pycon 大會，2016年

• 使用TensorFlow的大規模深度學習 – Jeff Dean在Spark Summit 2016上的演講

• TensorFlow和深度學習

 

論文

 

• TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems – 論文介紹了TensorFlow的接口以及咱們在google上構建的這些接口的實現

• TensorFlow.Learn: TensorFlow’s High-level Module for Distributed Machine Learning – TensorFlow用於分佈式機器學習的高級別模塊

• Comparative Study of Deep Learning Software Frameworks – 這個研究運行在不一樣的深度學習架構上，咱們也評估在單機上使用CPU和GPU配置時同一框架的性能

• Distributed TensorFlow with MPI – 在論文中，咱們使用MPI將TensorFlow在大規模集羣中擴展

• Globally Normalized Transition-Based Neural Networks – 這個論文介紹了SyntaxNet背後的模型

• TensorFlow: A system for large-scale machine learning – 這個論文展現了TensorFlow的數據流模型並與存在的系統進行對比，展示了它引人注目的性能

 

官方公告

 

• TensorFlow: smarter machine learning, for everyone – 介紹了TensorFlow

• Announcing SyntaxNet: The World’s Most Accurate Parser Goes Open Source – SyntaxNet的發佈公告「一個基於TensorFlow的開源神經網絡系統，爲天然語言理解系統打下了基礎」

   

 

博文

 

• Why TensorFlow will change the Game for AI – 爲何TensorFlow會改變遊戲的AI

• TensorFlow for Poets – 瞭解TensorFlow的實現

• Introduction to Scikit Flow – Simplified Interface to TensorFlow – Scikit Flow簡介，它簡化了TensorFlow的接口

• Building Machine Learning Estimator in TensorFlow – 瞭解TensorFlow的內部學習評估器

• TensorFlow – Not Just For Deep Learning – TensorFlow,不單單爲了深度學習

• The indico Machine Learning Team’s take on TensorFlow – indico機器學習團隊採納TensorFlow

• The Good, Bad, & Ugly of TensorFlow – 爲期六個月快速演進的報告（一個小貼士和竅門來彌補TensorFlow的不足）

• Fizz Buzz in TensorFlow – Joel Grus的一個玩笑

• RNNs In TensorFlow, A Practical Guide And Undocumented Features – 基於TensorFlow的RNN實現，Github上提供了步驟和全套代碼

• 使用TensorBoard來可視化TensorFlow訓練的圖片分類

• TensorFlowRecords Guide – 語義分割和處理TensorFlowRecord文件格式

 

社區

 

• Stack Overflow

• @TensorFlo on Twitter

• Reddit

• Mailing List

 

書

 

• 《First Contact with TensorFlow – 第一次接觸TensorFlow》。做者 Jordi Torres 是UPC Barcelona Tech 的教授。也是 Barcelona 超級計算中心的研究經理和高級顧問

• 《Deep Learning with Python – 深度學習之python》，使用Keras在Theano和TensorFlow開發深度學習模型

• 《TensorFlow for Machine Intelligence – TensorFlow實現機器智能》，提供完成的教程，從基本的圖運算到在實際應用中製造深度學習模型

• 《Getting Started with TensorFlow – TensorFlow入門》，開始學習並使用谷歌最新的數據計算庫TensorFlow來深度分析數據

• 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow – 經過Scikit-Learn和TensorFlow來實踐機器學習》，覆蓋了機器學習的基礎、訓練以及在多個服務器和GPU上部署深度學習網絡，以及CNN、RNN、自動編碼器和Deep Q.

• 《Building Machine Learning Projects with Tensorflow》 – 這本書包含了多個不一樣類型的工程，來講明TensorFlow在不一樣場景中的應用，這本書的工程包括了訓練模型、機器學習、深度學習以及多種神經網絡，每一個工程都是一個精妙的、有意義的項目，會教咱們如何使用TensorFlow並在使用中如何對數據分層

 

有些python相關的庫是從vinta那兒拷貝的（https://github.com/jobbole/awesome-python-cn）

 

go相關的資源是從這兒（https://github.com/golang/go/wiki/Projects#Machine_Learning）獲取的