乾貨 | TensorFlow的55個經典案例
導語: 本文是TensorFlow實現流行機器學習演算法的教程彙集，目標是讓讀者可以輕鬆通過清晰簡明的案例深入了解 TensorFlow。這些案例適合那些想要實現一些 TensorFlow 案例的初學者。本教程包含還包含筆記和帶有註解的代碼。
第一步：給TF新手的教程指南
1：tf初學者需要明白的入門準備
- 機器學習入門筆記：
aymericdamien/TensorFlow-Examples
- MNIST 數據集入門筆記
aymericdamien/TensorFlow-Examples
2：tf初學者需要了解的入門基礎
- Hello World
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/1_Introduction/helloworld.py
- 基本操作
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/1_Introduction/basic_operations.py
3：tf初學者需要掌握的基本模型
- 最近鄰：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/nearest_neighbor.py
- 線性回歸：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/linear_regression.py
- Logistic 回歸：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/logistic_regression.py
4：tf初學者需要嘗試的神經網路
- 多層感知器：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/multilayer_perceptron.py
- 卷積神經網路：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/convolutional_network.py
- 循環神經網路（LSTM）：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py
- 雙向循環神經網路（LSTM）：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/bidirectional_rnn.py
- 動態循環神經網路（LSTM）
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/dynamic_rnn.py
- 自編碼器
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/autoencoder.py
5：tf初學者需要精通的實用技術
- 保存和恢復模型
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py
- 圖和損失可視化
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/tensorboard_basic.py
- Tensorboard——高級可視化
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/tensorboard_advanced.py
6：tf初學者需要的懂得的多GPU基本操作
- 多 GPU 上的基本操作
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/5_MultiGPU/multigpu_basics.py
7：案例需要的數據集
有一些案例需要 MNIST 數據集進行訓練和測試。運行這些案例時，該數據集會被自動下載下來（使用 input_data.py）。
MNIST數據集筆記：aymericdamien/TensorFlow-Examples
官方網站： MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges
第二步：為TF新手準備的各個類型的案例、模型和數據集
初步了解：TFLearn TensorFlow
接下來的示例來自TFLearn，這是一個為 TensorFlow 提供了簡化的介面的庫。裡面有很多示例和預構建的運算和層。
使用教程：
TFLearn 快速入門。通過一個具體的機器學習任務學習 TFLearn 基礎。開發和訓練一個深度神經網路分類器。
TFLearn地址：tflearn/tflearn
示例：tflearn/tflearn
預構建的運算和層：Index - TFLearn
筆記：tflearn/tflearn
基礎模型以及數據集
- 線性回歸，使用 TFLearn 實現線性回歸
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/linear_regression.py
- 邏輯運算符。使用 TFLearn 實現邏輯運算符
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/logical.py
- 權重保持。保存和還原一個模型
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_persistence.py
- 微調。在一個新任務上微調一個預訓練的模型
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/finetuning.py
- 使用 HDF5。使用 HDF5 處理大型數據集
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_hdf5.py
- 使用 DASK。使用 DASK 處理大型數據集
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_dask.py
計算機視覺模型及數據集
- 多層感知器。一種用於 MNIST 分類任務的多層感知實現
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/dnn.py
- 卷積網路（MNIST）。用於分類 MNIST 數據集的一種卷積神經網路實現
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py
- 卷積網路（CIFAR-10）。用於分類 CIFAR-10 數據集的一種卷積神經網路實現
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_cifar10.py
- 網路中的網路。用於分類 CIFAR-10 數據集的 Network in Network 實現
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/network_in_network.py
- Alexnet。將 Alexnet 應用於 Oxford Flowers 17 分類任務
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/alexnet.py
- VGGNet。將 VGGNet 應用於 Oxford Flowers 17 分類任務
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/vgg_network.py
- VGGNet Finetuning (Fast Training)。使用一個預訓練的 VGG 網路並將其約束到你自己的數據上，以便實現快速訓練
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/vgg_network_finetuning.py
- RNN Pixels。使用 RNN（在像素的序列上）分類圖像
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/rnn_pixels.py
- Highway Network。用於分類 MNIST 數據集的 Highway Network 實現
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py
- Highway Convolutional Network。用於分類 MNIST 數據集的 Highway Convolutional Network 實現
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_highway_mnist.py
- Residual Network (MNIST) 。應用於 MNIST 分類任務的一種瓶頸殘差網路（bottleneck residual network）
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/residual_network_mnist.py
- Residual Network (CIFAR-10)。應用於 CIFAR-10 分類任務的一種殘差網路
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/residual_network_cifar10.py
- Google Inception（v3）。應用於 Oxford Flowers 17 分類任務的谷歌 Inception v3 網路
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/googlenet.py
- 自編碼器。用於 MNIST 手寫數字的自編碼器
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/autoencoder.py
自然語言處理模型及數據集
- 循環神經網路（LSTM），應用 LSTM 到 IMDB 情感數據集分類任
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm.py
- 雙向 RNN（LSTM），將一個雙向 LSTM 應用到 IMDB 情感數據集分類任務：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/bidirectional_lstm.py
- 動態 RNN（LSTM），利用動態 LSTM 從 IMDB 數據集分類可變長度文本：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/dynamic_lstm.py
- 城市名稱生成，使用 LSTM 網路生成新的美國城市名：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generator_cityname.py
- 莎士比亞手稿生成，使用 LSTM 網路生成新的莎士比亞手稿：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generator_shakespeare.py
- Seq2seq，seq2seq 循環網路的教學示例：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/seq2seq_****example.py
- CNN Seq，應用一個 1-D 卷積網路從 IMDB 情感數據集中分類詞序列
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/cnn_sentence_classification.py
強化學習案例
- Atari Pacman 1-step Q-Learning，使用 1-step Q-learning 教一台機器玩 Atari 遊戲：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/reinforcement_learning/atari_1step_qlearning.py
第三步：為TF新手準備的其他方面內容
- Recommender-Wide&Deep Network，推薦系統中 wide & deep 網路的教學示例：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others/recommender_wide_and_deep.py
- Spiral Classification Problem，對斯坦福 CS231n spiral 分類難題的 TFLearn 實現：
tflearn/tflearn
- 與 TensorFlow 一起使用 TFLearn 層：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/layers.py
- 訓練器，使用 TFLearn 訓練器類訓練任何 TensorFlow 圖：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/layers.py
- Bulit-in Ops，連同 TensorFlow 使用 TFLearn built-in 操作：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/builtin_ops.py
- Summaries，連同 TensorFlow 使用 TFLearn summarizers：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/summaries.py
- Variables，連同 TensorFlow 使用 TFLearn Variables：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/variables.py
轉載自：乾貨 | TensorFlow的55個經典案例
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