【干货】史上最全的Keras学习资源汇总

转自：磐创AI

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