Tensorflow 入门

第一步：给TF新手的教程指南
1：tf初学者需要明白的入门准备
机器学习入门笔记：
aymericdamien/TensorFlow-Examples

MNIST 数据集入门笔记
aymericdamien/TensorFlow-Examples

2：tf初学者需要了解的入门基础
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初学者需要掌握的基本模型
最近邻：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/nearest_neighbor.py

线性回归：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/linear_regression.py

Logistic 回归：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/logistic_regression.py

4：tf初学者需要尝试的神经网络
多层感知器：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/multilayer_perceptron.py

卷积神经网络：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/convolutional_network.py

循环神经网络（LSTM）：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py

双向循环神经网络（LSTM）：
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/bidirectional_rnn.py

动态循环神经网络（LSTM）
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/dynamic_rnn.py

自编码器
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/autoencoder.py

5：tf初学者需要精通的实用技术
保存和恢复模型
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py

图和损失可视化
aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/tensorboard_basic.py

Tensorboard——高级可视化
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/tensorboard_advanced.py

6：tf初学者需要的懂得的多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：案例需要的数据集
有一些案例需要 MNIST 数据集进行训练和测试。运行这些案例时，该数据集会被自动下载下来（使用 input_data.py）。

MNIST数据集笔记 ：aymericdamien/TensorFlow-Examples
官方网站： MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges
第二步：为TF新手准备的各个类型的案例、模型和数据集
初步了解：TFLearn TensorFlow
接下来的示例来自TFLearn，这是一个为 TensorFlow 提供了简化的接口的库。里面有很多示例和预构建的运算和层。

使用教程：
TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。

TFLearn地址：tflearn/tflearn
示例：tflearn/tflearn
预构建的运算和层：Index - TFLearn
笔记：tflearn/tflearn
基础模型以及数据集
线性回归，使用 TFLearn 实现线性回归
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/linear_regression.py

逻辑运算符。使用 TFLearn 实现逻辑运算符
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/logical.py

权重保持。保存和还原一个模型
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_persistence.py

微调。在一个新任务上微调一个预训练的模型
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/finetuning.py

使用 HDF5。使用 HDF5 处理大型数据集
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_hdf5.py

使用 DASK。使用 DASK 处理大型数据集
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_dask.py

计算机视觉模型及数据集
多层感知器。一种用于 MNIST 分类任务的多层感知实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/dnn.py

卷积网络（MNIST）。用于分类 MNIST 数据集的一种卷积神经网络实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py

卷积网络（CIFAR-10）。用于分类 CIFAR-10 数据集的一种卷积神经网络实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_cifar10.py

网络中的网络。用于分类 CIFAR-10 数据集的 Network in Network 实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/network_in_network.py

Alexnet。将 Alexnet 应用于 Oxford Flowers 17 分类任务
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/alexnet.py

VGGNet。将 VGGNet 应用于 Oxford Flowers 17 分类任务
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/vgg_network.py

VGGNet Finetuning (Fast Training)。使用一个预训练的 VGG 网络并将其约束到你自己的数据上，以便实现快速训练
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）分类图像
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/rnn_pixels.py

Highway Network。用于分类 MNIST 数据集的 Highway Network 实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py

Highway Convolutional Network。用于分类 MNIST 数据集的 Highway Convolutional Network 实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_highway_mnist.py

Residual Network (MNIST) 。应用于 MNIST 分类任务的一种瓶颈残差网络（bottleneck residual network）
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/residual_network_mnist.py

Residual Network (CIFAR-10)。应用于 CIFAR-10 分类任务的一种残差网络
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/residual_network_cifar10.py

Google Inception（v3）。应用于 Oxford Flowers 17 分类任务的谷歌 Inception v3 网络
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/googlenet.py

自编码器。用于 MNIST 手写数字的自编码器
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/autoencoder.py

自然语言处理模型及数据集
循环神经网络（LSTM），应用 LSTM 到 IMDB 情感数据集分类任
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm.py

双向 RNN（LSTM），将一个双向 LSTM 应用到 IMDB 情感数据集分类任务：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/bidirectional_lstm.py

动态 RNN（LSTM），利用动态 LSTM 从 IMDB 数据集分类可变长度文本：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/dynamic_lstm.py

城市名称生成，使用 LSTM 网络生成新的美国城市名：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generator_cityname.py

莎士比亚手稿生成，使用 LSTM 网络生成新的莎士比亚手稿：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generator_shakespeare.py

Seq2seq，seq2seq 循环网络的教学示例：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/seq2seq_****example.py

CNN Seq，应用一个 1-D 卷积网络从 IMDB 情感数据集中分类词序列
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/cnn_sentence_classification.py

强化学习案例
Atari Pacman 1-step Q-Learning，使用 1-step Q-learning 教一台机器玩 Atari 游戏：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/reinforcement_learning/atari_1step_qlearning.py
第三步：为TF新手准备的其他方面内容
Recommender-Wide&Deep Network，推荐系统中 wide & deep 网络的教学示例：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others/recommender_wide_and_deep.py

Spiral Classification Problem，对斯坦福 CS231n spiral 分类难题的 TFLearn 实现：
tflearn/tflearn

与 TensorFlow 一起使用 TFLearn 层：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/layers.py

训练器，使用 TFLearn 训练器类训练任何 TensorFlow 图：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/layers.py

Bulit-in Ops，连同 TensorFlow 使用 TFLearn built-in 操作：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/builtin_ops.py

Summaries，连同 TensorFlow 使用 TFLearn summarizers：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/summaries.py

Variables，连同 TensorFlow 使用 TFLearn Variables：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/variables.py