数十种TensorFlow实现案例汇集

Posted 2022-11-28 蓝色荣誉

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数十种TensorFlow实现案例汇集相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集。本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow。

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。

项目地址： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

教程索引

0 - 先决条件

机器学习入门：

笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_introduction.ipynb
MNIST 数据集入门
笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/mnist_dataset_intro.ipynb

1 - 入门

Hello World：

基本操作：

2 - 基本模型

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）

代码： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/dynamic_rnn.py

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

代码： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/tensorboard_advanced.py

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

官方网站： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

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。

笔记：<https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials/intro/quickstart.md

基础

线性回归，使用 TFLearn 实现线性回归： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/linear_regression.py
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_persistence.py
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/finetuning.py
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

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_mnist.py
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_cifar10.py
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_in_network.py
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_network.py
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_network_finetuning.py
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_pixels.py
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_dnn.py
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_highway_mnist.py
Residual Network (MNIST) ( https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/residual_network_mnist.py ).。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_network_mnist.py
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_network_cifar10.py
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/autoencoder.py

自然语言处理

循环神经网络（LSTM），应用 LSTM 到 IMDB 情感数据集分类任务： 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/bidirectional_lstm.py
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_generator_cityname.py
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_generator_shakespeare.py
Seq2seq，seq2seq 循环网络的教学示例： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/seq2seq_example.py
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_classification.py

强化学习

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

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.ipynb

可延展的 TensorFlow

层，与 TensorFlow 一起使用 TFLearn 层： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/layers.py
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_tensorflow/layers.py
Bulit-in Ops，连同 TensorFlow 使用 TFLearn built-in 操作： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/builtin_ops.py
Summaries，连同 TensorFlow 使用 TFLearn summarizers： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/summaries.py
Variables，连同 TensorFlow 使用 TFLearn Variables： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/variables.py

来自：http://www.jiqizhixin.com/article/1648

以上是关于数十种TensorFlow实现案例汇集的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

资源 | 数十种TensorFlow实现案例汇集：代码+笔记

Tensorflow实例集

干货 | TensorFlow的55个经典案例

机器学习TensorFlow/PyTorch/Sklearn实现的五十种机器学习模型