視頻、書籍、源碼、項目，Tensorflow 純乾貨學習資源匯總

本篇文章將為大家總結 Tensorflow 純乾貨學習資源，非常適合新手學習，建議大家收藏。想要學習更多的 Tensorflow 知識，關注「磐創 AI」微信公眾號。

一、Tensorflow 教程資源：

1)適合初學者的 Tensorflow 教程和代碼示例：

(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，到機器學習的經典演算法，再到神經網路的常用模型，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，教你搭建一個屬於自己的神經網路。

3)使用 Jupyter Notebook 運行的 TensorFlow 教程：

(https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101)

本教程是基於Jupyter Notebook 開發環境的 Tensorflow 教程，Jupyter Notebook 是一款非常好用的互動式開發工具，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，適用於機器學習、統計建模數據處理、特徵提取等多個領域。

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 的小夥伴。

接下來，再給大家推薦一些Tensorflow不錯的視頻教程：

二、Tensorflow 視頻資源：

1)TF Girls 修鍊指南：

(https://www.youtube.com/watchv=TrWqRMJZU8A&list=PLwY2GJhAPWRcZxxVFpNhhfivuW0kX15yG&index=2)

一個 Tensorflow 從零開始的公開視頻課程，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)當然還有台灣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://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.bilibili.com/video/av9770302/

4)英文不錯的小夥伴，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&feature=youtu.be&list=PLBkISg6QfSX9HL6us70IBs9slFciFFa4W

5)介紹了這麼多課程，怎麼能少了斯坦福大學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)最後，怎麼能忘了谷歌爸爸發布在 Tensorflow 官網上的視頻教程，針對 Tensorflow 初級學習的小夥伴還是非常不錯的一套課程，有助於大家快速入門：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/

好了，通過上邊的資源文檔和視頻教程詳細大家對 Tensorflow 已經有了紮實的基礎，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)基於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，該項目是基於Tensorflow的DCGAN模型，教大家一步步從對抗生成文本到圖像合成。

3)基於注意力的圖像字幕生成器：

https://github.com/yunjey/show-attend-and-tell。

該模型引入了基於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)神經網路著色灰度圖像：

https://github.com/pavelgonchar/colornet

一個非常有趣且應用場景非常廣的一個項目，使用神經網路著色灰度圖像。

5)基於 Facebook 中 FastText 的簡單嵌入式文本分類器：

https://github.com/apcode/tensorflow_fasttext

該項目是源於 Facebook 中的 FastText 的想法，並在 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徵學習的方法。

6)用Tensorflow實現「基於句子分類的卷積神經網路」：

https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf

7)使用 OpenStreetMap 功能和衛星圖像訓練 TensorFlow 神經網路：

https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow

該項目是通過使用 OpenStreetMap（OSM）數據訓練神經網路，進而對衛星圖像中的特徵進行分類。

8)用 Tensorflow 實現 YOLO：「實時對象檢測」，並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。

寫在最後：以上就是小編覺得不錯的一些 Tensorflow 項目，如果大家能把這些案例自己去動手實現，並理解每個項目的原理，相信你對 Tensorflow、深度學習的理解已經很到位了。最後，給大家推薦幾本適合新手學習的 Tensorflow 書籍：

1)《Tensorflow:實戰Google深度學習框架》：這本由電子工業出版社出版的 Google Tensorflow 實戰書籍是最早的 Tensorflow 書籍之一。雖然內容不是特別的系統，CNN、RNN 部分介紹的不夠具體以及並沒有涉及到深度強化學習的內容，但書中對一些基礎知識講解的通俗易懂，另外還增加了可視化工具 TensorBoard 和分散式加速的章節，為這本書的整體評分增色不少。可見作者還是比較用心的，站能夠在初學者的角度為大家講解深度學習和 Tensorflow 的知識。

2)《Tensorflow機器學習實戰指南》：本書是由資深數據科學家 Nick McClure 完成的一本 Tensorflow 實戰類書籍。本書的特色是每一小節都講一小部分原理，讓後動手實現相應的代碼。雖然原理部分講的不是很詳細，但代碼部分講得細緻入微，從機器學習到深度學習的演算法，作者都把每部分代碼講的很透徹。對於喜歡手擼代碼的小夥伴，這本書還是特別值得推薦的。

3)《白話深度學習與TensorFlow》：最後再給大家推薦一本《白話深度學習與 TensorFlow》，之前看過作者出的《白話大數據與機器學習》，很喜歡作者的寫作風格。書中把很多數學公式、深度學習的原理部分講成了大白話，很適合小白學習的一本書。但正是因為作者的寫作風格，書籍中有很多地方寫的不是很嚴謹；此外在代碼方面寫的不夠詳細，整個篇幅的粘貼和複製，代碼部分對讀者不是很友好。

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