TensorFlow实现案例汇集：代码+笔记

2024-01-01 09:32
文章标签 代码 实现 笔记 案例 tensorflow 汇集

本文主要是介绍TensorFlow实现案例汇集：代码+笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

转载自http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5971423.html

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：

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/1_Introduction/helloworld.ipynb

  • 代码https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/1_Introduction/helloworld.py

基本操作：

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/1_Introduction/basic_operations.ipynb

  • 代码：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/1_Introduction/basic_operations.py

2 - 基本模型

最近邻：

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/2_BasicModels/nearest_neighbor.ipynb

  • 代码：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/nearest_neighbor.py

线性回归：

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/2_BasicModels/linear_regression.ipynb

  • 代码：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/linear_regression.py

Logistic 回归：

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/2_BasicModels/logistic_regression.ipynb

  • 代码：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/logistic_regression.py

3 - 神经网络

多层感知器：

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/multilayer_perceptron.ipynb

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

卷积神经网络：

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/convolutional_network.ipynb

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

循环神经网络（LSTM）：

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/recurrent_network.ipynb

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

双向循环神经网络（LSTM）：

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/bidirectional_rnn.ipynb

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

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

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/autoencoder.ipynb

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

4 - 实用技术

保存和恢复模型

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/4_Utils/save_restore_model.ipynb

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

图和损失可视化

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/4_Utils/tensorboard_basic.ipynb

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

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

  • 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/5_MultiGPU/multigpu_basics.ipynb

  • 代码：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/5_MultiGPU/multigpu_basics.py

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/

更多案例

接下来的示例来自 TFLearn（https://github.com/tflearn/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。

  • 示例：https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples

  • 预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api

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

这篇关于TensorFlow实现案例汇集：代码+笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/558835。

相关文章

使用Python实现IP地址和端口状态检测与监控

使用Python实现IP地址和端口状态检测与监控

《使用Python实现IP地址和端口状态检测与监控》在网络运维和服务器管理中,IP地址和端口的可用性监控是保障业务连续性的基础需求,本文将带你用Python从零打造一个高可用IP监控系统,感兴趣的小伙... 目录概述：为什么需要IP监控系统使用步骤说明1. 环境准备2. 系统部署3. 核心功能配置系统效果展
阅读更多...
Python实现微信自动锁定工具

Python实现微信自动锁定工具

《Python实现微信自动锁定工具》在数字化办公时代,微信已成为职场沟通的重要工具,但临时离开时忘记锁屏可能导致敏感信息泄露,下面我们就来看看如何使用Python打造一个微信自动锁定工具吧... 目录引言：当微信隐私遇到自动化守护效果展示核心功能全景图技术亮点深度解析1. 无操作检测引擎2. 微信路径智能获
阅读更多...
Python中pywin32 常用窗口操作的实现

Python中pywin32 常用窗口操作的实现

《Python中pywin32常用窗口操作的实现》本文主要介绍了Python中pywin32常用窗口操作的实现,pywin32主要的作用是供Python开发者快速调用WindowsAPI的一个... 目录获取窗口句柄获取最前端窗口句柄获取指定坐标处的窗口根据窗口的完整标题匹配获取句柄根据窗口的类别匹配获取句
阅读更多...
在 Spring Boot 中实现异常处理最佳实践

在 Spring Boot 中实现异常处理最佳实践

《在SpringBoot中实现异常处理最佳实践》本文介绍如何在SpringBoot中实现异常处理,涵盖核心概念、实现方法、与先前查询的集成、性能分析、常见问题和最佳实践,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、Spring Boot 异常处理的背景与核心概念1.1 为什么需要异常处理？1.2 Spring B
阅读更多...
Python位移操作和位运算的实现示例

Python位移操作和位运算的实现示例

《Python位移操作和位运算的实现示例》本文主要介绍了Python位移操作和位运算的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 位移操作1.1 左移操作 (<<)1.2 右移操作 (>>)注意事项：2. 位运算2.1
阅读更多...
如何在 Spring Boot 中实现 FreeMarker 模板

如何在 Spring Boot 中实现 FreeMarker 模板

《如何在SpringBoot中实现FreeMarker模板》FreeMarker是一种功能强大、轻量级的模板引擎,用于在Java应用中生成动态文本输出（如HTML、XML、邮件内容等）,本文... 目录什么是 FreeMarker 模板？在 Spring Boot 中实现 FreeMarker 模板1. 环
阅读更多...
Qt实现网络数据解析的方法总结

Qt实现网络数据解析的方法总结

《Qt实现网络数据解析的方法总结》在Qt中解析网络数据通常涉及接收原始字节流,并将其转换为有意义的应用层数据,这篇文章为大家介绍了详细步骤和示例,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录1. 网络数据接收2. 缓冲区管理（处理粘包/拆包）3. 常见数据格式解析3.1 jsON解析3.2 XML解析3.3 自定义
阅读更多...
SpringMVC 通过ajax 前后端数据交互的实现方法

SpringMVC 通过ajax 前后端数据交互的实现方法

《SpringMVC通过ajax前后端数据交互的实现方法》：本文主要介绍SpringMVC通过ajax前后端数据交互的实现方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价... 在前端的开发过程中，经常在html页面通过AJAX进行前后端数据的交互，SpringMVC的controll
阅读更多...
Java Stream流使用案例深入详解

Java Stream流使用案例深入详解

《JavaStream流使用案例深入详解》：本文主要介绍JavaStream流使用案例详解,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录前言1. Lambda1.1 语法1.2 没参数只有一条语句或者多条语句1.3 一个参数只有一条语句或者多
阅读更多...
Spring Security自定义身份认证的实现方法

Spring Security自定义身份认证的实现方法

《SpringSecurity自定义身份认证的实现方法》：本文主要介绍SpringSecurity自定义身份认证的实现方法,下面对SpringSecurity的这三种自定义身份认证进行详细讲解,... 目录1.内存身份认证（1）创建配置类（2）验证内存身份认证2.JDBC身份认证（1）数据准备 （2）配置依
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2