本文是TensorFlow實(shí)現(xiàn)流行機(jī)器學(xué)習(xí)算法的教程匯集，目標(biāo)是讓讀者可以輕松通過清晰簡(jiǎn)明的案例深入了解 TensorFlow。這些案例適合那些想要實(shí)現(xiàn)一些 TensorFlow 案例的初學(xué)者。本教程包含還包含筆記和帶有注解的代碼。

第一步：給TF新手的教程指南

1：tf初學(xué)者需要明白的入門準(zhǔn)備

機(jī)器學(xué)習(xí)入門筆記：
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
MNIST 數(shù)據(jù)集入門筆記
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...

2：tf初學(xué)者需要了解的入門基礎(chǔ)

Hello World
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

基本操作
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

3：tf初學(xué)者需要掌握的基本模型

最近鄰：
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

線性回歸：
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

Logistic 回歸：
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

4：tf初學(xué)者需要嘗試的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

多層感知器：
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）：
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）：
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

動(dòng)態(tài)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

自編碼器
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

5：tf初學(xué)者需要精通的實(shí)用技術(shù)

保存和恢復(fù)模型
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

圖和損失可視化
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

Tensorboard——高級(jí)可視化
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

5：tf初學(xué)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/noteboo...
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/example...

6：案例需要的數(shù)據(jù)集

有一些案例需要 MNIST 數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。運(yùn)行這些案例時(shí)，該數(shù)據(jù)集會(huì)被自動(dòng)下載下來(lái)（使用 input_data.py）。
MNIST數(shù)據(jù)集筆記： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
官方網(wǎng)站：

第二步：為TF新手準(zhǔn)備的各個(gè)類型的案例、模型和數(shù)據(jù)集

初步了解：TFLearn TensorFlow
接下來(lái)的示例來(lái)自TFLearn，這是一個(gè)為 TensorFlow 提供了簡(jiǎn)化的接口的庫(kù)。里面有很多示例和預(yù)構(gòu)建的運(yùn)算和層。
使用教程：TFLearn 快速入門。通過一個(gè)具體的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)學(xué)習(xí) TFLearn 基礎(chǔ)。開發(fā)和訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。
TFLearn地址：https://github.com/tflearn/tflearn
示例：https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples
預(yù)構(gòu)建的運(yùn)算和層：#api
筆記：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials/intro/quickstart.md

基礎(chǔ)模型以及數(shù)據(jù)集

線性回歸，使用 TFLearn 實(shí)現(xiàn)線性回歸
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/linear_re...
邏輯運(yùn)算符。使用 TFLearn 實(shí)現(xiàn)邏輯運(yùn)算符
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/logical.py
權(quán)重保持。保存和還原一個(gè)模型
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_p...
微調(diào)。在一個(gè)新任務(wù)上微調(diào)一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的模型
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/finetunin...
使用 HDF5。使用 HDF5 處理大型數(shù)據(jù)集
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_hdf5.py
使用 DASK。使用 DASK 處理大型數(shù)據(jù)集
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_dask.py

計(jì)算機(jī)視覺模型及數(shù)據(jù)集

多層感知器。一種用于 MNIST 分類任務(wù)的多層感知實(shí)現(xiàn)
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/dnn.py
卷積網(wǎng)絡(luò)（MNIST）。用于分類 MNIST 數(shù)據(jù)集的一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_m...
卷積網(wǎng)絡(luò)（CIFAR-10）。用于分類 CIFAR-10 數(shù)據(jù)集的一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_c...
網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)。用于分類 CIFAR-10 數(shù)據(jù)集的 Network in Network 實(shí)現(xiàn)
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/network_i...
Alexnet。將 Alexnet 應(yīng)用于 Oxford Flowers 17 分類任務(wù)
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/alexnet.py
VGGNet。將 VGGNet 應(yīng)用于 Oxford Flowers 17 分類任務(wù)
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/vgg_netwo...
VGGNet Finetuning (Fast Training)。使用一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的 VGG 網(wǎng)絡(luò)并將其約束到你自己的數(shù)據(jù)上，以便實(shí)現(xiàn)快速訓(xùn)練
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/vgg_netwo...
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_pixel...
Highway Network。用于分類 MNIST 數(shù)據(jù)集的 Highway Network 實(shí)現(xiàn)
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_d...
Highway Convolutional Network。用于分類 MNIST 數(shù)據(jù)集的 Highway Convolutional Network 實(shí)現(xiàn)
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_h...
Residual Network (MNIST) 。應(yīng)用于 MNIST 分類任務(wù)的一種瓶頸殘差網(wǎng)絡(luò)（bottleneck residual network）
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/residual_...
Residual Network (CIFAR-10)。應(yīng)用于 CIFAR-10 分類任務(wù)的一種殘差網(wǎng)絡(luò)
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/residual_...
Google Inception（v3）。應(yīng)用于 Oxford Flowers 17 分類任務(wù)的谷歌 Inception v3 網(wǎng)絡(luò)
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/googlenet.py
自編碼器。用于 MNIST 手寫數(shù)字的自編碼器
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/autoencod...

自然語(yǔ)言處理模型及數(shù)據(jù)集

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM），應(yīng)用 LSTM 到 IMDB 情感數(shù)據(jù)集分類任
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm.py
雙向 RNN（LSTM），將一個(gè)雙向 LSTM 應(yīng)用到 IMDB 情感數(shù)據(jù)集分類任務(wù)：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/bidirectiona...
動(dòng)態(tài) RNN（LSTM），利用動(dòng)態(tài) LSTM 從 IMDB 數(shù)據(jù)集分類可變長(zhǎng)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(wǎng)絡(luò)生成新的美國(guó)城市名：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generat...
莎士比亞手稿生成，使用 LSTM 網(wǎng)絡(luò)生成新的莎士比亞手稿：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generat...
Seq2seq，seq2seq 循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)示例：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/seq2seq_exam...
CNN Seq，應(yīng)用一個(gè) 1-D 卷積網(wǎng)絡(luò)從 IMDB 情感數(shù)據(jù)集中分類詞序列
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/cnn_sentence...

強(qiáng)化學(xué)習(xí)案例

Atari Pacman 1-step Q-Learning，使用 1-step Q-learning 教一臺(tái)機(jī)器玩 Atari 游戲：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/reinforcement_le...

第三步：為TF新手準(zhǔn)備的其他方面內(nèi)容

Recommender-Wide&Deep Network，推薦系統(tǒng)中 wide & deep 網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)示例：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others/recommend...
Spiral Classification Problem，對(duì)斯坦福 CS231n spiral 分類難題的 TFLearn 實(shí)現(xiàn)：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/notebooks/spiral...
層，與 TensorFlow 一起使用 TFLearn 層：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensor...
訓(xùn)練器，使用 TFLearn 訓(xùn)練器類訓(xùn)練任何 TensorFlow 圖：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensor...
Bulit-in Ops，連同 TensorFlow 使用 TFLearn built-in 操作：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensor...
Summaries，連同 TensorFlow 使用 TFLearn summarizers：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensor...
Variables，連同 TensorFlow 使用 TFLearn Variables：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensor...