这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。
教程索引
0 - 先决条件
机器学习入门:
1 - 入门
Hello World:
基本操作:
2 - 基本模型
最近邻:
线性回归:
Logistic 回归:
3 - 神经网络
多层感知器:
卷积神经网络:
循环神经网络(LSTM):
双向循环神经网络(LSTM):
动态循环神经网络(LSTM)
自编码器
4 - 实用技术
保存和恢复模型
图和损失可视化
Tensorboard——高级可视化
5 - 多 GPU
多 GPU 上的基本操作
数据集
一些案例需要 MNIST 数据集进行训练和测试。不要担心,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 是一个手写数字的数据库,查看这个笔记了解关于该数据集的描述:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/mnist_dataset_intro.ipynb
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。你可以看看,这里有很多示例和预构建的运算和层。
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。
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
其他
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
Notebooks