【转】【Tensorflow】TensorFlow的55个经典案

有一些案例需要 MNIST 数据集进行训练和测试。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数据集笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
官方网站： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

第二步：为TF新手准备的各个类型的案例、模型和数据集

初步了解：TFLearn TensorFlow
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。里面有很多示例和预构建的运算和层。
使用教程：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。
TFLearn地址：https://github.com/tflearn/tflearn
示例：https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples
预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api
笔记：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials/intro/quickstart.md

基础模型以及数据集

线性回归，使用 TFLearn 实现线性回归
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/linear_re...
逻辑运算符。使用 TFLearn 实现逻辑运算符
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/logical.py
权重保持。保存和还原一个模型
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_p...
微调。在一个新任务上微调一个预训练的模型
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/finetunin...
使用 HDF5。使用 HDF5 处理大型数据集
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_hdf5.py
使用 DASK。使用 DASK 处理大型数据集
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/use_dask.py

计算机视觉模型及数据集

多层感知器。一种用于 MNIST 分类任务的多层感知实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/dnn.py
卷积网络（MNIST）。用于分类 MNIST 数据集的一种卷积神经网络实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_m...
卷积网络（CIFAR-10）。用于分类 CIFAR-10 数据集的一种卷积神经网络实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_c...
网络中的网络。用于分类 CIFAR-10 数据集的 Network in Network 实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/network_i...
Alexnet。将 Alexnet 应用于 Oxford Flowers 17 分类任务
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/alexnet.py
VGGNet。将 VGGNet 应用于 Oxford Flowers 17 分类任务
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/vgg_netwo...
VGGNet Finetuning (Fast Training)。使用一个预训练的 VGG 网络并将其约束到你自己的数据上，以便实现快速训练
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/vgg_netwo...
RNN Pixels。使用 RNN（在像素的序列上）分类图像
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/rnn_pixel...
Highway Network。用于分类 MNIST 数据集的 Highway Network 实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_d...
Highway Convolutional Network。用于分类 MNIST 数据集的 Highway Convolutional Network 实现
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_h...
Residual Network (MNIST) 。应用于 MNIST 分类任务的一种瓶颈残差网络（bottleneck residual network）
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/residual_...
Residual Network (CIFAR-10)。应用于 CIFAR-10 分类任务的一种残差网络
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/residual_...
Google Inception（v3）。应用于 Oxford Flowers 17 分类任务的谷歌 Inception v3 网络
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/googlenet.py
自编码器。用于 MNIST 手写数字的自编码器
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/autoencod...

自然语言处理模型及数据集

循环神经网络（LSTM），应用 LSTM 到 IMDB 情感数据集分类任
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm.py
双向 RNN（LSTM），将一个双向 LSTM 应用到 IMDB 情感数据集分类任务：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/bidirectiona...
动态 RNN（LSTM），利用动态 LSTM 从 IMDB 数据集分类可变长度文本：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/dynamic_lstm.py
城市名称生成，使用 LSTM 网络生成新的美国城市名：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generat...
莎士比亚手稿生成，使用 LSTM 网络生成新的莎士比亚手稿：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generat...
Seq2seq，seq2seq 循环网络的教学示例：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/seq2seq_exam...
CNN Seq，应用一个 1-D 卷积网络从 IMDB 情感数据集中分类词序列
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/cnn_sentence...

强化学习案例

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_le...

第三步：为TF新手准备的其他方面内容

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/recommend...
Spiral Classification Problem，对斯坦福 CS231n spiral 分类难题的 TFLearn 实现：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/notebooks/spiral...
层，与 TensorFlow 一起使用 TFLearn 层：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensor...
训练器，使用 TFLearn 训练器类训练任何 TensorFlow 图：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensor...
Bulit-in Ops，连同 TensorFlow 使用 TFLearn built-in 操作：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensor...
Summaries，连同 TensorFlow 使用 TFLearn summarizers：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensor...
Variables，连同 TensorFlow 使用 TFLearn Variables：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensor...

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