乾貨 | TensorFlow的55個經典案例
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轉自1024深度學習
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:
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_introduction.ipynb
MNIST 數據集入門筆記
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/mnist_dataset_intro.ipynb
2:
tf初學者需要了解的
入門基礎
Hello World
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/1_Introduction/helloworld.ipynb
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/1_Introduction/helloworld.py
基本操作
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/1_Introduction/basic_operations.ipynb
https://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:
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/2_BasicModels/nearest_neighbor.ipynb
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/nearest_neighbor.py
線性回歸:
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/2_BasicModels/linear_regression.ipynb
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/linear_regression.py
Logistic 回歸:
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/2_BasicModels/logistic_regression.ipynb
https://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:
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/multilayer_perceptron.ipynb
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/multilayer_perceptron.py
卷積神經網路:
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/convolutional_network.ipynb
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/convolutional_network.py
循環神經網路(LSTM):
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/recurrent_network.ipynb
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py
雙向循環神經網路(LSTM):
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/bidirectional_rnn.ipynb
https://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
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/autoencoder.ipynb
https://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
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/4_Utils/save_restore_model.ipynb
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py
圖和損失可視化
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/4_Utils/tensorboard_basic.ipynb
https://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
5:t
f初學者需要的懂得的多GPU基本操作
多 GPU 上的基本操作
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/5_MultiGPU/multigpu_basics.ipynb
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/5_MultiGPU/multigpu_basics.py
6: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
:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/mnist_dataset_intro.ipynb
官方網站:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
第二步:為TF新手
准
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:https://github.com/tflearn/tflearn
示例:https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples
預構建的運算和層:http://tflearn.org/doc_index/#api
筆記:https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials/intro/quickstart.md
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:
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/notebooks/spiral.ipynb
層,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
投稿、商業合作
請發郵件到:357062955@qq.com
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