一、TensorFlow教程資源
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
該教程不光提供了一些經典的數據集,更是從實現最簡單的“Hello World”開始,到機器學習的經典算法,再到神經網絡的常用模型,一步步帶你從入門到精通,是初學者學習TensorFlow的最佳教程。
2)從TensorFlow基礎知識到有趣的項目應用:
https://github.com/pkmital/tensorflow_tutorials
同樣是適合新手的教程,從安裝到項目實戰,教你搭建一個屬于自己的神經網絡。
3)使用Jupyter Notebook運行的TensorFlow教程:
https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101
本教程是基于Jupyter Notebook開發環境的TensorFlow教程,Jupyter Notebook是一款非常好用的交互式開發工具,不僅支持40多種編程語言,還可以實時運行代碼、共享文檔、數據可視化、支持markdown等,適用于機器學習、統計建模數據處理、特征提取等多個領域。
4)構建您的第一款TensorFlow Android應用程序:
https://omid.al/posts/2017-02-20-Tutorial-Build-Your-First-Tensorflow-Android-App.html
本教程可幫助您從零開始將張量流模型引入到Android應用程序。
5)TensorFlow代碼練習:
https://github.com/terryum/TensorFlow_Exercises
一個從易到難的TensorFlow代碼練習手冊。非常適合學習TensorFlow的小伙伴。
接下來,再給大家推薦一些TensorFlow不錯的***教程:
二、TensorFlow***資源
1)TF Girls 修煉指南:
https://www.youtube.com/watchv=TrWqR***U8A&list=PLwY2GJhAPWRcZxxVFpNhhfivuW0kX15yG&index=2
一個TensorFlow從零開始的公開***課程,課程偏基礎、入門,但知識點講的非常詳細。
2)煉數成金TensorFlow公開課:
https://www.youtube.com/watchv=eAtGqz8ytOI&list=PLjSwXXbVlK6IHzhLOMpwHHLjYmINRstrk
非常不錯的課程,推薦給大家。
3)當然還有***國立大學李宏毅教程深度學習的課程也值得推薦給大家:
https://www.bilibili.com/video/av9770302/
4)英文不錯的小伙伴,也為大家推薦一些國外大牛的英文課程:
https://www.youtube.com/watch?v=vq2nnJ4g6N0;
http://bit.ly/1OX8s8Y;
https://www.youtube.com/watch?v=GZBIPwdGtkk&t=125s
5)介紹了這么多課程,怎么能少了斯坦福大學TensorFlow系列的課程!!!
話不多說,直接上鏈接:
https://www.youtube.com/watch?v=g-EvyKpZjmQ&index=1&list=PLIDllPt3EQZoS8gCP3cw273Cq9puuPLTg
課程主頁:
http://web.stanford.edu/class/cs20si/index.html
課程所有的ppt和筆記notes下載地址:
https://pan.baidu.com/s/1o8uOQpW
課程相關實戰的github地址:
chiphuyen/tf-stanford-tutorials
6)最后,怎么能忘了谷歌爸爸發布在TensorFlow官網上的***教程,針對TensorFlow初級學習的小伙伴還是非常不錯的一套課程,有助于大家快速入門:
https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
好了,通過上邊的資源文檔和***教程詳細大家對TensorFlow已經有了扎實的基礎,接下來是不是應該做一些逼格比較高的實戰項目提升一下自己呢?所以接下來為大家推薦一些項目實戰資源。
三、TensorFlow項目資源
1)一個實現實現Alex Graves論文的隨機手寫生成的案例:
https://github.com/hardmaru/write-rnn-tensorflow
2)基于TensorFlow的生成對抗文本到圖像合成:
https://github.com/zsdonghao/text-to-image
如下圖所示,該項目是基于TensorFlow的DCGAN模型,教大家一步步從對抗生成文本到圖像合成。
3)基于注意力的圖像字幕生成器:
https://github.com/yunjey/show-attend-and-tell
該模型引入了基于注意力的圖像標題生成器。可以將其注意力轉移到圖像的相關部分,同時生成每個單詞。
4)神經網絡著色灰度圖像:
https://github.com/pavelgonchar/colornet
一個非常有趣且應用場景非常廣的一個項目,使用神經網絡著色灰度圖像。
5)基于Facebook中FastText的簡單嵌入式文本分類器:
https://github.com/apcode/tensorflow_fasttext
該項目是源于Facebook中的FastText的想法,并在TensorFlow中實施。FastText是一款快速的文本分類器,提供簡單而高效的文本分類和表征學習的方法。
6)用TensorFlow實現“基于句子分類的卷積神經網絡”:
https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf
7)使用OpenStreetMap功能和衛星圖像訓練TensorFlow神經網絡:
https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow
該項目是通過使用OpenStreetMap(OSM)數據訓練神經網絡,進而對衛星圖像中的特征進行分類。
8)用Tenflow實現YOLO:“實時對象檢測”,并支持實時在移動設備上運行的一個小項目https://github.com/thtrieu/darkflow,計算機視覺領域研究者的最佳福利。
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原文標題:史上最全TensorFlow學習資源匯總
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