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TENSORFLOW 資源大全–中文版

01-26

新寫了一篇TensorFlow識別字母扭曲干擾型驗證碼-開放源碼與98%模型 - 知乎專欄 歡迎來踩踩

The world we move forward together

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體庫。節點（Nodes）在圖中表示數學操作，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）。它靈活的架構讓你可以在多種平台上展開計算，例如台式計算機中的一個或多個CPU（或GPU）、伺服器、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路方面的研究，但這個系統的通用性使其也可廣泛用於其他計算領域。

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 – 根據其他TensorFlow項目再創作的代碼
  • 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上的基於手機感測數據的LSTM循環神經網路

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演算法 -基於聚焦機制的自動圖像生成器
  • Neural Style – Neural Style 演算法的TensorFlow實現
  • Pretty Tensor – Pretty Tensor提供了高級別的TensorFlow封裝介面
  • 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路演算法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 – 使用卷積神經網路基於視頻中的物品、地點等來搜索、過濾和描述視頻
  • 使用TensorFlow來轉換莎士比亞作品和現代版本的英語 – 實現莎士比亞作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 – 使用神經網路給灰度圖像著色
  • 圖像生成器 – Show and Tell演算法實現
  • Attention based的自動圖像生成器 – Show, Attend and Tell演算法實現
  • 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的維特比演算法和前後向演算法
  • DeepOSM – 使用OpenStreetMap和衛星圖像訓練深度學習網路
  • DQN-tensorflow – TensorFlow通過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路訓練
  • 用CNN做句子分類 – 用TensorFlow實現句子分類的卷積神經網路
  • 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 – 基於字元感知的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對抗生成網路架構
  • Mnemonic Descent Method – TensorFlow實現助記符下降法：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 – 在製作音樂和藝術中使用機器智能提升藝術形態（研究項目）

庫

  • Scikit Flow (TensorFlow Learn) – 深度/機器學習的簡化版介面（現在是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模型為TensorFlow的模式
  • keras – 用於TensorFlow和Theano的小型的模塊化的庫
  • SyntaxNet 語法分析神經網路模型 – 全球標準化的Transition-Based神經網路模型的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，可以將ROOT NTuples轉換成可以在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 – 深入了解MNIST
  • TensorFlow Udacity Deep Learning – 在有1GB數據的Cloud 9在線服務安裝TensorFlow的步驟
  • 為什麼谷歌希望所有人都可以訪問TensorFlow
  • 1/19/2016TensorFlow 矽谷見面會
  • 1/21/2016TensorFlow 矽谷見面會
  • 19th Apr 2016 斯坦福CS224d 第七課 – TensorFlow介紹 – CS224d 用於自然語言處理的深度學習 By Richard Socher
  • 通過TensorFlow了解機器學習 – 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的介面以及我們在google上構建的這些介面的實現
  • TensorFlow.Learn: TensorFlow』s High-level Module for Distributed Machine Learning – TensorFlow用於分散式機器學習的高級別模塊
  • Comparative Study of Deep Learning Software Frameworks – 這個研究運行在不同的深度學習架構上，我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，我們使用MPI將TensorFlow在大規模集群中擴展
  • 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 – 這個論文展示了TensorFlow的數據流模型並與存在的系統進行對比，展現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的發布公告「一個基於TensorFlow的開源神經網路系統，為自然語言理解系統打下了基礎」


    博文

  • Why TensorFlow will change the Game for AI – 為什麼TensorFlow會改變遊戲的AI
  • TensorFlow for Poets – 了解TensorFlow的實現
  • Introduction to Scikit Flow – Simplified Interface to TensorFlow – Scikit Flow簡介，它簡化了TensorFlow的介面
  • Building Machine Learning Estimator in TensorFlow – 了解TensorFlow的內部學習評估器
  • TensorFlow – Not Just For Deep Learning – TensorFlow,不僅僅為了深度學習
  • 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 – 為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》。作者 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 – 通過Scikit-Learn和TensorFlow來實踐機器學習》，覆蓋了機器學習的基礎、訓練以及在多個伺服器和GPU上部署深度學習網路，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同類型的工程，來說明TensorFlow在不同場景中的應用，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路，每個工程都是一個精妙的、有意義的項目，會教我們如何使用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

go相關的資源是從這兒獲取的

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