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【干货】史上最全的Keras学习资源汇总(文末福利)

目录:
  • Keras简介
  • Keras学习手册
  • Keras学习视频
  • Keras代码案例
    • Keras&NLP
    • Keras&CV
  • Keras项目

一、Keras简介

Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。

相对于其他深度学习的框架,如Tensorflow、Theano、Caffe等,Keras在实际应用中有一些显著的优点,其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了,支持现有的常见模型(CNN、RNN等),更重要的是建模过程相当方便快速,使用Keras可以快速地搭建深度网络,极大的加快了开发速度。此外,Keras具有用户友好性、模块化、易扩展、与Python协作友好的特点。

资源大礼包

二、Keras学习手册

接下来为大家推荐几个笔者认为不错的Keras学习手册:

  1. Keras官方手册,非常详细的官方文档,文档中详细的介绍了从Keras每个知识点的用法,一步步带你从入门到精通。 https://keras.io/
  2. Keras中文官方手册,该中文官方手册是对对Keras英文官方手册最好的还原,适合所有阶段的Keras学习者阅读。 https://keras.io/zh/
  3. Keras中文文档,另一个非官方的Keras中文文档,笔者花了近两年的时间在维护,文档也一直在更新,包含ConvLSTM2D、SimpleRNNCellKeras、GRUCell等最新的内容,非常用心的一份Keras文档。 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/
  4. 安装Keras库进行深度学习,国外一篇比较火的博客,旨在演示如何安装Keras库进行深度学习。 http://www.pyimagesearch.com/2016/07/18/installing-keras-for-deep-learning/
  5. 黄海广博士力荐的Keras github项目,这个github的repository主要是博主在学习Keras的一些记录及练习,满满都是干货,建议大家看一下。 https://github.com/erhwenkuo/deep-learning-with-keras-notebooks
  6. 磐创AI Keras系列教程总结,从CNN到RNN,以入门、基础为主的讲解,适合小白学习。 http://www.keraschina.com

三、Keras学习视频

  1. Waterloo大学关于Keras的课程,该视频在YouTube上有很高的播放率,课程质量非常高 https://www.youtube.com/watch?v=Tp3SaRbql4k
  2. CERN使用Keras进行深度学习系列教程,比较详细、权威的一个Keras系列教程视频。 http://cds.cern.ch/record/2157570?ln=en
  3. 莫烦Keras视频教程,莫烦老师的视频在B站、YouTube上都有很高的播放量,强烈推荐给大家。 https://www.bilibili.com/video/av16910214/
  4. 再为大家推荐YouTube上另一个大佬Sentdex的Keras教学视频,还配套有相应的文本教程和笔记。 https://www.youtube.com/watch?v=wQ8BIBpya2k https://pythonprogramming.net/introduction-deep-learning-python-tensorflow-keras/

四、Keras&NLP代码案例

  1. 用LSTM在IMDB影评数据集做文本分类 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py
  2. 路透社主题分类 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/reuters_mlp.py
  3. LSTM做文本生成 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/lstm_text_generation.py
  4. 在IMDB数据集上使用FastText https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_fasttext.py
  5. 基于LSTM的BABI数据集网络 https://github.com/kerasteam/keras/blob/master/examples/reuters_mlp.py
  6. 预训练词向量 https://github.com/kerasteam/keras/blob/master/examples/pretrained_word_embeddings.py
  7. 字符级卷积神经网络做文本分类 https://github.com/johnb30/py_crepe
  8. LSTM预测一个人的性别 https://github.com/divamgupta/lstm-gender-predictor

五、Keras&CV代码案例

  1. 使用CNN进行MNIST https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py
  2. Inception V3 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/inception_v3.py
  3. VGG16 https://gist.github.com/baraldilorenzo/07d7802847aaad0a35d3
  4. FractalNet https://github.com/snf/keras-fractalnet
  5. 可视问答 https://github.com/avisingh599/visual-qa
  6. VGG-CAM https://github.com/tdeboissiere/VGG16CAM-keras
  7. ResNet 50 https://github.com/keras-team/keras/pull/3266/files
  8. 对象分割 https://github.com/abbypa/NNProject_DeepMask
  9. fcn、segnet、u-net等常用的图像分割模型 https://github.com/divamgupta/image-segmentation-keras

六、Keras项目

  1. RocAlphaGo,这个项目是DeepMind 2016年《自然》杂志的一个学生主导的实施项目,使用了Python+keras实现,代码清晰性更好。 https://github.com/Rochester-NRT/RocAlphaG
  2. BetaGo,项目是使用keras的深度学习Go机器人。 https://github.com/maxpumperla/betago
  3. DeepJazz,使用Keras深度学习驱动的爵士乐生成系统。 https://github.com/jisungk/deepjazz
  4. dataset-sts,语义文本相似度数据集集线器。 https://github.com/brmson/dataset-sts
  5. NMT-Keras,利用球面进行神经机器翻译。 https://github.com/lvapeab/nmt-keras
  6. Headline generator,利用循环神经网络独立生成新闻标题的实现。 https://github.com/udibr/headlines

本文分享自微信公众号 - 磐创AI(xunixs)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-09-29

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