tensorflow tutorial

Tutoriais de tensorflow e aprendizado profundo

Tutoriais de aprendizado profundo do Google

• Tutorial oficial de aprendizado profundo do TensorFlow [中文].
• MLP com desdobramento de tensorflow [中文] tensorlayer [中文]
• AutoEncoder Tensorlayer [中文]
• Rede neural convolucional Tensorflow [中文] Tensorlayer [中文]
• Rede neural recorrente tensorflow [中文] tensorlayer [中文]
• Aprendizagem de reforço profundo Tensorlayer [中文]
• Sequência a sequence Tensorflow Tensorlayer [中文]
• Word incorporando tensorflow [中文] tensorlayer [中文]

Lista de leitura de aprendizado profundo

• Mit Deep Learning Book
• KarPathy Blog
• Tutoriais de Stanford Ufldl
• Blog de Colah - Incorporação de palavras [中文]
• Blog de Colah - Entenda lstn [门函数]

ÍNDICE TUTORIAL

0 - Pré -requisito

• Introdução ao aprendizado de máquina (caderno)
• Introdução ao conjunto de dados MNIST (Notebook)

1 - Introdução

• Hello World (caderno) (código)
• Operações básicas (notebook) (código)

2 - modelos básicos

• Vizinho mais próximo (caderno) (código)
• Regressão linear (notebook) (código)
• Regressão logística (notebook) (código)

3 - Redes neurais

• Perceptron multicamada (notebook) (código)
• Rede neural convolucional (notebook) (código)
• Rede Neural Recorrente (LSTM) (Notebook) (código)
• Rede Neural Recorrente Bidirecional (LSTM) (Notebook) (código)
• Rede Neural Recorrente Dinâmica (LSTM) (código)
• AutoEncoder (Notebook) (código)

4 - Utilitários

• Salvar e restaurar um modelo (notebook) (código)
• Tensorboard - Visualização de gráficos e perdas (notebook) (código)
• Tensorboard - Visualização avançada (código)

5 - Multi GPU

• Operações básicas em multi-GPU (notebook) (código)

Conjunto de dados

Alguns exemplos requerem conjunto de dados MNIST para treinamento e teste. Não se preocupe, esse conjunto de dados será baixado automaticamente ao executar exemplos (com input_data.py). O MNIST é um banco de dados de dígitos manuscritos, para uma descrição rápida desse conjunto de dados, você pode verificar este notebook.

Site oficial: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

Repositórios selecionados

• JTOY/Awesome-TensorFlow
• nlintz/tensorflow-tutoirals
• Adatao/Tensorspark
• ry/tensorflow-resnet

Truques

• Truques para usar o Tensorlayer

Exemplos

Básico

• Tarefa de Classificação de perceptron (MNIST) - Consulte Tutorial_mnist_simple.py.
• CLASSIFICAÇÃO DE ITERATOR DE ITERADORES1 E MÉTODO1 E MÉTODO2.

Visão computacional

• Denoising AutoEncoder (MNIST). Tarefa de classificação, consulte o tutorial_mnist.py.
• Autoencoder de denoising empilhado e ajuste fino (mnist). Tarefa de classificação, consulte o tutorial_mnist.py.
• Rede convolucional (MNIST). Tarefa de classificação, consulte o tutorial_mnist.py.
• Rede convolucional (CIFAR-10). Tarefa de classificação, consulte o tutorial_cifar10.py e tutorial_cifar10_tfrecord.py.
• VGG 16 (imagenet). Tarefa de classificação, consulte o tutorial_vgg16.py.
• VGG 19 (imagenet). Tarefa de classificação, consulte o tutorial_vgg19.py.
• EMCCOMPENDV3 (imagenet). Tarefa de classificação, consulte o tutorial_inceptionv3_tfslim.py.
• Wide Resnet (Cifar) por Ritchieng.
• Mais implementações da CNN do TF-SLIM podem ser conectadas ao Tensorlayer via SlimnetsLayer.
• Redes de transformadores espaciais por Zsdonghao.
• U-net para segmentação de tumores cerebrais por Zsdonghao.
• AutoEncoder variacional (VAE) para (Celeba) por Yzwxx.
• AutoEncoder variacional (VAE) para (mnist) por Buptldy.
• Legenda da imagem - Reimplementação do IM2txt do Google por ZSDonghao.

Processamento de linguagem natural

• Rede Neural Recorrente (LSTM). Aplique o conjunto de dados LSTM vários LSTM ao PTB para modelagem de idiomas, consulte o tutorial_ptb_lstm.py e o tutorial_ptb_lstm_state_is_tuple.py.
• Incorporação de palavras (Word2Vec). Treine uma matriz de incorporação de palavra, consulte Tutorial_word2vec_basic.py.
• Restaurar matriz de incorporação. Restaure uma matriz de incorporação pré-treining, consulte o tutorial_geneate_text.py.
• Geração de texto. Gera novos scripts de texto, usando a rede LSTM, consulte o tutorial_geneate_text.py.
• Texto chinês Anti-spam de Pakrchen.
• Chatbot em 200 linhas de código para seq2seq.
• CLASSIFICAÇÃO DE SINAÇÃO DE FASTTEXT (IMDB), consulte Tutorial_Imdb_fastText.py por Tomtung.

Aprendizagem adversária

• DCGAN (CELEBA). Gerando imagens de redes adversárias generativas profundas convolucionais por Zsdonghao.
• Texto adversário generativo para síntese de imagem por Zsdonghao.
• Imagem não supervisionada para tradução de imagem com redes adversárias generativas da ZSDongHao.
• Cyclegan aprimorado com recuperação redimensionada por Luoxier
• Super Resolução GaN por Zsdonghao.
• DAGAN: Reconstrução de ressonância magnética de detecção comprimida rápida por Nebulav.

Aprendizagem de reforço

• Gradiente / rede de políticas (Atari Ping Pong), consulte Tutorial_atari_pong.py.
• Deep Q-Network (Frozen Lake), consulte o tutorial_frozenlake_dqn.py.
• Algoritmo de aprendizado da tabela Q (Frozen Lake), consulte Tutorial_frozenlake_q_table.py.
• Gradiente de política assíncrona usando Tensordb (Atari Ping Pong) por Nebulav.
• AC para espaço de ação discreto (Cartpole), consulte o tutorial_cartpole_ac.py.
• A3C para espaço de ação contínuo (Walker bipedal), consulte Tutorial_bipedalwalker_a3c*.py.
• Dagger for (academia Torcs) por Zsdonghao.
• TRPO para espaço de ação contínuo e discreto por JJKKE88.

Variado

• Treinamento distribuído. mnist e imagenet por Jorgemf.
• Merge tf-slim no tensorlayer. tutorial_inceptionv3_tfslim.py.
• Merge Keras no Tensorlayer. tutorial_keras.py.
• Aumentação de dados com tfrecord. Maneira eficaz de carregar e pré-processamento Dados, consulte Tutorial_TFrecord*.py e tutorial_cifar10_tfrecord.py.
• Aumento dos dados com Tensorlayer, consulte Tutorial_Image_Preprocess.py.
• Tensordb de Fangde Veja aqui.
• Um serviço da web simples - TensorFlask de Joelkronander.
• Float 16 Modelo de meia precisão, consulte o tutorial_mnist_float16.py

Links úteis

• Truques para usar o Tensorlayer