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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。
机器学习入门：
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MNIST 数据集入门
Hello World：
基本操作：
最近邻：
线性回归：
Logistic 回归：
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）
自编码器
保存和恢复模型
图和损失可视化
Tensorboard——高级可视化
多 GPU 上的基本操作
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
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。你可以看看，这里有很多示例和预构建的运算和层。
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预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api
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。
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Alexnet。将 Alexnet 应用于 Oxford Flowers 17 分类任务：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/alexnet.py
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Seq2seq，seq2seq 循环网络的教学示例：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/seq2seq_example.py
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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
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
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
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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
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层，与 TensorFlow 一起使用 TFLearn 层：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/layers.py
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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
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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
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Summaries，连同 TensorFlow 使用 TFLearn summarizers：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/summaries.py
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Variables，连同 TensorFlow 使用 TFLearn Variables：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/variables.py
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