TensorFlow

Awesome TensorFlow

精选的 TensorFlow 实验、库和项目列表. 受 awesome-machine-learning 的启发.

What is TensorFlow?

TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库. 换句话说，构建深度学习模型的最佳方式.

更多信息 here.

Tutorials

• TensorFlow Tutorial 1 - 从 TensorFlow 的基础到更有趣的应用
• TensorFlow Tutorial 2 - 基于谷歌TensorFlow框架的深度学习介绍. 这些教程是 Newmu 的 Theano 的直接移植
• TensorFlow Tutorial 3 - 这些教程适用于深度学习和 TensorFlow 的初学者，具有文档齐全的代码和 YouTube 视频.
• TensorFlow Examples - 面向初学者的 TensorFlow 教程和代码示例
• Sungjoon's TensorFlow-101 - 使用 Jupyter Notebook 以 Python 编写的 TensorFlow 教程
• Terry Um’s TensorFlow Exercises - 重新创建来自其他 TensorFlow 示例的代码
• Installing TensorFlow on Raspberry Pi 3 - TensorFlow 在树莓派上编译运行正常
• Classification on time series - 在手机传感器数据上使用 LSTM 在 TensorFlow 中进行递归神经网络分类
• Getting Started with TensorFlow on Android - 构建您的第一个 TensorFlow Android 应用程序
• Predict time series - 学习在简单数据集上使用 seq2seq 模型，作为对该架构提供的大量可能性的介绍
• Single Image Random Dot Stereograms - SIRDS 是一种在 2D 图像中呈现 3D 数据的方法. 它允许瀑布式图的科学数据显示，没有因透视而产生的隐藏线.
• CS20 SI: TensorFlow for DeepLearning Research - 2017 年关于 Tensorflow 的斯坦福课程 - Syllabus - Unofficial Videos
• TensorFlow World - 提供简洁易用的 TensorFlow 教程和详细文档.
• Effective Tensorflow - TensorFlow 指南和最佳实践. 涵盖基础知识和高级主题.
• TensorLayer - TensorFlow 官方教程的模块化实现. (CN).
• Understanding The Tensorflow Estimator API Estimator API 的概念性概述、使用时间和原因.
• Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning - Coursera 提供的 Tensorflow 简介
• Convolutional Neural Networks in TensorFlow - Tensorflow 中的卷积神经网络，由 Coursera 提供
• TensorLayerX - 像 PyTorch 一样使用 TensorFlow. (Api docs)

Models/Projects

• Tensorflow-Project-Template - 为您的 tensorflow 项目设计的简单且精心设计的模板.
• Domain Transfer Network - 无监督跨域图像生成的实现
• Show, Attend and Tell - 基于注意力的图像标题生成器
• Neural Style 神经风格的实现
• SRGAN - 使用生成对抗网络的逼真单图像超分辨率
• Pretty Tensor - Pretty Tensor 提供高级构建器 API
• Neural Style - 神经风格的实现
• AlexNet3D - AlexNet3D 的实现. 简单的 AlexNet 模型，但具有 3D 卷积层 (conv3d).
• TensorFlow White Paper Notes - TensorFlow 白皮书的注释和摘要，以及 SVG 图形和文档链接
• NeuralArt - 艺术风格神经算法的实现
• Generative Handwriting Demo using TensorFlow - 尝试实现 Alex Graves 论文中的随机手写生成部分
• Neural Turing Machine in TensorFlow - 神经图灵机的实现
• GoogleNet Convolutional Neural Network Groups Movie Scenes By Setting - 根据出现在视频中的对象、地点和其他事物搜索、过滤和描述视频
• Neural machine translation between the writings of Shakespeare and modern English using TensorFlow - 这执行单语翻译，从现代英语到莎士比亚，反之亦然.
• Chatbot - 实施 "A neural conversational model"
• Seq2seq-Chatbot - 200 行代码的聊天机器人
• DCGAN - 深度卷积生成对抗网络
• GAN-CLS -生成对抗文本到图像合成
• im2im - 使用生成对抗网络进行无监督图像到图像的翻译
• Improved CycleGAN - 不成对的图像到图像的翻译
• DAGAN - 快速压缩传感 MRI 重建
• Colornet - 神经网络对灰度图像进行着色 - 神经网络对灰度图像进行着色
• Neural Caption Generator - 实施 "Show and Tell"
• Neural Caption Generator with Attention - 实施 "Show, Attend and Tell"
• Weakly_detector - 实施 "Learning Deep Features for Discriminative Localization"
• Dynamic Capacity Networks - 实施 "Dynamic Capacity Networks"
• HMM in TensorFlow - HMM 的 viterbi 和前向/后向算法的实现
• DeepOSM - 使用 OpenStreetMap 功能和卫星图像训练 TensorFlow 神经网络.
• DQN-tensorflow - 通过 Devsisters.com 与 OpenAI Gym 实现 DeepMind 的“通过深度强化学习的人类水平控制”的 TensorFlow 实施
• Policy Gradient - 用于玩 Atari Ping Pong
• Deep Q-Network - 玩冰冻湖游戏
• AC - 玩离散动作空间游戏的演员评论家 (Cartpole)
• A3C - 连续动作空间的异步优势演员评论家（A3C）（双足步行者）
• DAGGER - 玩 Gym Torcs
• TRPO - 对于连续和离散的动作空间
• Highway Network - TensorFlow 的实现 "Training Very Deep Networks" 与 blog post
• Hierarchical Attention Networks - TensorFlow 的实现 "Hierarchical Attention Networks for Document Classification"
• Sentence Classification with CNN - TensorFlow 的实现 "Convolutional Neural Networks for Sentence Classification" 与 blog post
• End-To-End Memory Networks - 实施 End-To-End Memory Networks
• Character-Aware Neural Language Models - TensorFlow 的实现 Character-Aware Neural Language Models
• YOLO TensorFlow ++ -“YOLO：实时对象检测”的 TensorFlow 实施，具有培训和对移动设备上实时运行的实际支持.
• Wavenet - 这是一个 TensorFlow 实现 WaveNet generative neural network architecture 用于音频生成.
• Mnemonic Descent Method - Tensorflow 实现 "Mnemonic Descent Method: A recurrent process applied for end-to-end face alignment"
• CNN visualization using Tensorflow - Tensorflow 实现 "Visualizing and Understanding Convolutional Networks"
• VGAN Tensorflow - 麻省理工学院的 Tensorflow 实施 "Generating Videos with Scene Dynamics" 冯德里克等人.
• 3D Convolutional Neural Networks in TensorFlow - 实施 "3D Convolutional Neural Networks for Speaker Verification application" 在 Torfi 等人的 TensorFlow 中.
• U-Net - 用于脑肿瘤分割
• Spatial Transformer Networks - 学习变换函数
• Lip Reading - Cross Audio-Visual Recognition using 3D Architectures in TensorFlow - TensorFlow 的实现 "Cross Audio-Visual Recognition in the Wild Using Deep Learning" 托尔菲等人.
• Attentive Object Tracking - 实施 "Hierarchical Attentive Recurrent Tracking"
• Holographic Embeddings for Graph Completion and Link Prediction - 实施 Holographic Embeddings of Knowledge Graphs
• Unsupervised Object Counting - 实施 "Attend, Infer, Repeat"
• Tensorflow FastText - 一个简单的基于嵌入的文本分类器，灵感来自 Facebook 的 fastText.
• MusicGenreClassification - 使用神经网络从 10 秒的声音流中分类音乐流派.
• Kubeflow - 轻松将 Tensorflow 与 Kubernetes 结合使用的框架.
• TensorNets - 40 多个具有预训练权重的流行计算机视觉模型.
• Ladder Network - 在 Keras 和 Tensorflow 中实现用于半监督学习的阶梯网络
• TF-Unet - 在 Keras 中实现的用于图像分割的通用 U 型网络
• Sarus TF2 Models - 一长串最新的生成模型，使用干净、易于重用的 Tensorflow 2 代码（Plain Autoencoder、VAE、VQ-VAE、PixelCNN、Gated PixelCNN、PixelCNN++、PixelSNAIL、条件神经过程）实现.
• Model Maker - 一个迁移学习库，简化了TensorFlow Lite模型的训练、评估和部署过程（支持：图像分类、对象检测、文本分类、BERT问答、音频分类、推荐等； API reference).

Powered by TensorFlow

• YOLO TensorFlow - 实施“YOLO：实时目标检测”
• android-yolo - 使用由 TensorFlow 提供支持的 YOLO 网络在 Android 上进行实时对象检测.
• Magenta - 推进音乐和艺术生成机器智能技术发展水平的研究项目

Libraries

• TensorFlow Estimators - 大大简化机器学习编程的高级 TensorFlow API（最初 tensorflow/skflow)
• R Interface to TensorFlow - TensorFlow API 的 R 接口，包括 Estimators、Keras、Datasets 等.
• Lattice - 在 TensorFlow 中实现单调校准插值查找表
• tensorflow.rb - 使用 SWIG 的 ruby​​ 的 TensorFlow 本机接口
• tflearn - 具有更高级别 API 的深度学习库
• TensorLayer - 面向研究人员和工程师的深度学习和强化学习库
• TensorFlow-Slim - 用于定义模型的高级库
• TensorFrames - Apache Spark 的 TensorFlow 绑定
• TensorForce - TensorForce：用于应用强化学习的 TensorFlow 库
• TensorFlowOnSpark - 来自雅虎的倡议！ 使用 Apache Spark 启用分布式 TensorFlow.
• caffe-tensorflow - 将 Caffe 模型转换为 TensorFlow 格式
• keras - 用于 TensorFlow 和 Theano 的最小模块化深度学习库
• SyntaxNet: Neural Models of Syntax - 中描述的模型的 TensorFlow 实现 Globally Normalized Transition-Based Neural Networks, Andor et al. (2016)
• keras-js - 在浏览器中运行 Keras 模型（tensorflow 后端），支持 GPU
• NNFlow - 允许通过将 ROOT NTuples 转换为 Numpy 数组然后在 Google Tensorflow 中使用它们来读入 ROOT NTuples 的简单框架.
• Sonnet - Sonnet 是 DeepMind 的图书馆，建立在 TensorFlow 之上，用于构建复杂的神经网络.
• tensorpack - TensorFlow 上的神经网络工具箱，专注于训练速度和大型数据集.
• tf-encrypted - 在 TensorFlow 之上的层，用于对加密数据进行机器学习
• pytorch2keras - 将 PyTorch 模型转换为 Keras（带有 TensorFlow 后端）格式
• gluon2keras - 将 Gluon 模型转换为 Keras（带有 TensorFlow 后端）格式
• TensorIO - Lightweight, cross-platform library for deploying TensorFlow Lite models to mobile devices.
• StellarGraph - 图上的机器学习，一个用于图结构（网络结构）数据机器学习的 Python 库.
• DeepBay - 用于实施通用架构堆栈的高级 Keras 补充，用作易于使用的即插即用模块
• Tensorflow-Probability - 基于 TensorFlow 的概率编程，可以轻松地将概率模型与现代硬件上的深度学习相结合.
• TensorLayerX - TensorLayerX：适用于所有硬件、后端和操作系统的统一深度学习框架，包括 TensorFlow.

Tools/Utilities

• Speedster - 自动应用 SOTA 优化技术以在您的硬件上实现最大的推理加速.
• Guild AI - TensorFlow 的任务运行器和包管理器
• ML Workspace - 用于机器学习和数据科学的多合一 Web IDE. 将 Tensorflow、Jupyter、VS Code、Tensorboard 和许多其他工具/库组合到一个 Docker 映像中.
• create-tf-app - 用于 Tensorflow 的项目构建器命令行工具，涵盖环境管理、linting 和日志记录.

Videos

• TensorFlow Guide 1 - 安装和使用指南
• TensorFlow Guide 2 - 继续第一个视频
• TensorFlow Basic Usage - 介绍基本用法的指南
• TensorFlow Deep MNIST for Experts - 遍历 Deep MNIST
• TensorFlow Udacity Deep Learning - 在具有 1Gb 数据的 Cloud 9 在线服务上免费安装 TensorFlow 的基本步骤
• Why Google wants everyone to have access to TensorFlow
• Videos from TensorFlow Silicon Valley Meet Up 1/19/2016
• Videos from TensorFlow Silicon Valley Meet Up 1/21/2016
• Stanford CS224d Lecture 7 - Introduction to TensorFlow, 19^th Apr 2016 - Richard Socher 的 CS224d 自然语言处理深度学习
• Diving into Machine Learning through TensorFlow - Pycon 2016 俄勒冈州波特兰， Slide & Code 通过 Julia Ferraioli, Amy Unruh, Eli Bixby
• Large Scale Deep Learning with TensorFlow - Jeff Dean 在 2016 年 Spark 峰会上的主题演讲
• Tensorflow and deep learning - without at PhD - 马丁戈纳
• Tensorflow and deep learning - without at PhD, Part 2 (Google Cloud Next '17) - 马丁戈纳
• Image recognition in Go using TensorFlow - Alex Pliutau

Papers

• TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems - 本文描述了 TensorFlow 接口以及我们在 Google 构建的该接口的实现
• TensorFlow Estimators: Managing Simplicity vs. Flexibility in High-Level Machine Learning Frameworks
• TF.Learn: TensorFlow's High-level Module for Distributed Machine Learning
• Comparative Study of Deep Learning Software Frameworks - 这项研究是在几种类型的深度学习架构上进行的，我们评估了上述框架在单台机器上用于（多线程）CPU 和 GPU (Nvidia Titan X) 设置时的性能
• Distributed TensorFlow with MPI - 在本文中，我们扩展了最近提出的 Google TensorFlow，以使用消息传递接口 (MPI) 在大规模集群上执行
• Globally Normalized Transition-Based Neural Networks - 本文描述了背后的模型 SyntaxNet.
• TensorFlow: A system for large-scale machine learning - 本文描述了 TensorFlow 数据流模型与现有系统的对比，并展示了令人信服的性能
• TensorLayer: A Versatile Library for Efficient Deep Learning Development - This paper describes a versatile Python library that aims at helping researchers and engineers efficiently develop deep learning systems. (Winner of The Best Open Source Software Award of ACM MM 2017)

Official announcements

• TensorFlow: smarter machine learning, for everyone - TensorFlow 简介
• Announcing SyntaxNet: The World’s Most Accurate Parser Goes Open Source - 发布 SyntaxNet，“一种在 TensorFlow 中实现的开源神经网络框架，为自然语言理解系统提供了基础.

Blog posts

• Official Tensorflow Blog
• Why TensorFlow will change the Game for AI
• TensorFlow for Poets - 回顾 TensorFlow 的实施
• Introduction to Scikit Flow - Simplified Interface to TensorFlow - 图示的主要特点
• Building Machine Learning Estimator in TensorFlow - 了解 TensorFlow Learn Estimators 的内部结构
• TensorFlow - Not Just For Deep Learning
• The indico Machine Learning Team's take on TensorFlow
• The Good, Bad, & Ugly of TensorFlow - 一项为期六个月的快速发展调查（+ 技巧/技巧和修复丑陋问题的代码），Dan Kuster 在 Indico，2016 年 5 月 9 日
• Fizz Buzz in TensorFlow - Joel Grus 的笑话
• RNNs In TensorFlow, A Practical Guide And Undocumented Features - GitHub 上带有完整代码示例的分步指南.
• Using TensorBoard to Visualize Image Classification Retraining in TensorFlow
• TFRecords Guide 语义分割和处理 TFRecord 文件格式.
• TensorFlow Android Guide - Android TensorFlow 机器学习示例.
• TensorFlow Optimizations on Modern Intel® Architecture - 基于英特尔/谷歌合作，在基于英特尔® 至强® 和英特尔® 至强融核™ 处理器的平台上引入 TensorFlow 优化.
• Coca-Cola's Image Recognition App 可口可乐的产品代码图像识别神经网络与用户输入反馈回路.
• How Does The TensorFlow Work 机器学习库 TensorFlow 是如何工作的？

Community

• Stack Overflow
• @TensorFlow on Twitter
• Reddit
• Mailing List

Books

• Machine Learning with TensorFlow Nishant Shukla 是加州大学洛杉矶分校的计算机视觉研究员，也是 Haskell Data Analysis Cookbook 的作者. 这本书使 ML 的数学主题对新手来说变得容易上手和实用.
• First Contact with TensorFlow 作者：Jordi Torres，UPC Barcelona Tech 教授，巴塞罗那超级计算中心研究经理兼高级顾问
• Deep Learning with Python - 使用 Keras 在 Theano 和 TensorFlow 上开发深度学习模型，作者：Jason Brownlee
• TensorFlow for Machine Intelligence - 使用 TensorFlow 的完整指南，从图形计算的基础知识到深度学习模型，再到在生产环境中使用它 - Bleeding Edge Press
• Getting Started with TensorFlow - 启动并运行 Google 最新的数值计算库，深入了解您的数据，作者：Giancarlo Zaccone
• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow – 作者：Aurélien Geron，YouTube 视频分类团队前任负责人. 涵盖 ML 基础知识、使用 TensorFlow、最新的 CNN、RNN 和自动编码器架构以及强化学习 (Deep Q) 跨多个服务器和 GPU 训练和部署深度网络.
• Building Machine Learning Projects with Tensorflow – 鲁道夫·波宁 (Rodolfo Bonnin). 本书涵盖了 TensorFlow 中的各种项目，揭示了在不同场景下 TensorFlow 可以做什么. 本书提供了有关训练模型、机器学习、深度学习和使用各种神经网络的项目. 每个项目都是一个引人入胜且富有洞察力的练习，它将教您如何使用 TensorFlow，并向您展示如何使用 Tensors 探索数据层.
• Deep Learning using TensorLayer - 郝东等人. 这本书涵盖了深度学习和使用 TensorFlow 和 TensorLayer 的实现.
• TensorFlow 2.0 in Action - Thushan Ganegedara 着. 这本使用 TensorFlow 2.0 的新功能构建深度学习模型的实用指南充满了引人入胜的项目、简单的语言和最新算法的覆盖面.
• Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers - 卡梅伦·戴维森-皮隆 (Cameron Davidson-Pilon). 介绍使用张量流概率（以及 PyMC⅔）的贝叶斯方法和概率图形模型.

Contributions

随时欢迎您的贡献！

如果您想为此列表做出贡献（请这样做），请向我发送拉取请求或与我联系 @jtoy 此外，如果您注意到由于以下任何原因，应弃用上述任何存储库：

• 存储库的所有者明确表示“此库未维护”.
• 长期不承诺（2~3 年）.

有关的更多信息 guidelines

Credits

• 一些 python 库是从 vinta
• 我从哪里找到的少数 go 参考资料 this page