Some interesting TensorFlow tutorials for beginners. 本人在自己学习 TensorFlow 过程中做的一些总结。希望能够帮助初学者解决一些学习过程中的疑惑,快速上手。首先介绍 TensorFlow 的基本使用,然后会相继介绍 CNN 、LSTM、seq2seq 等技术。涉及图像,文本,序列预测等主题。前面的一些例子主要参考了官网教程;后面有些例子主要是我在项目中的总结,有些可能不适合入门新手,想进一步提升或者刚好有任务需要的可以参考。
下面是相关的博客,由于时间关系,博客中的tensorflow版本可能较老没有进行更新,如果有问题,欢迎开issue或者邮件与我联系。
- TensorFlow入门(一)基本用法
- TensorFlow入门(二)简单前馈网络实现 mnist 分类
- TensorFlow入门(三)多层 CNNs 实现 mnist分类
- TensorFlow入门(四) name / variable_scope 的使用
- TensorFlow入门(五)多层 LSTM 通俗易懂版
- TensorFlow入门(六)双端 LSTM 实现序列标注(分词)
- TensorFlow入门(七)充分理解 name / variable_scope
- [TensorFlow入门(八)tensorboard 的一个简单示例]
- [TensorFlow入门(九)使用 tf.train.Saver()保存模型]
- [TensorFlow入门(十)【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调]
- Tensorflow入门(十一) 【模型联合】如何利用tf.train.saver()把多个预训练好的模型联合起来fine-tune
- Tensorflow入门(十二)使用 tfrecord 读取数据
- [Tensorflow入门(十三)最基础的 seq2seq 机器翻译模型]
- python 2.7
- tensorflow 1.1.0 (gpu version)(部分代码是 1.2.1 版本写的)
- numpy
- matplotlib
- pandas
- sklearn