TensorFlow

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精选的TensorFlow实验,库和项目的精选列表. 受到很棒的机器学习的启发.

What is TensorFlow?

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

更多信息 here.

Tutorials

Models/Projects

Powered by TensorFlow

  • YOLO TensorFlow -实现“ YOLO:实时对象检测”
  • android-yolo -由TensorFlow支持的使用YOLO网络在Android上进行实时对象检测.
  • Magenta -旨在提高音乐和艺术创作机器智能的最新水平的研究项目

Libraries

  • TensorFlow Estimators -高级TensorFlow API,可大大简化机器学习编程(最初 tensorflow/skflow)
  • R Interface to TensorFlow -TensorFlow API的R接口,包括估算器,Keras,数据集等.
  • Lattice -在TensorFlow中实现单调校准的插值查找表
  • tensorflow.rb -使用SWIG的TensorFlow本机界面用于红宝石
  • tflearn -具有更高级别API的深度学习库
  • TensorLayer -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 -用于Apache Spark的TensorFlow绑定
  • TensorForce -TensorForce:用于应用强化学习的TensorFlow库
  • TensorFlowOnSpark -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的最小的模块化深度学习库
  • SyntaxNet: Neural Models of Syntax -模型中所述的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),并支持GPU
  • NNFlow -简单的框架,可通过将根NTuples转换为Numpy数组来读取它们,然后在Google Tensorflow中使用它们.
  • Sonnet -Sonnet是DeepMind的基于TensorFlow的库,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(具有TensorFlow后端)格式
  • TensorIO -轻量级的跨平台库,用于将TensorFlow Lite模型部署到移动设备.
  • StellarGraph -图上的机器学习,这是一个用于对图结构(网络结构)数据进行机器学习的Python库.
  • DeepBay -用于实现通用体系结构堆栈的高级Keras补充,用作易于使用的即插即用模块

Tools/Utilities

  • Guild AI -TensorFlow的任务运行器和程序包管理器
  • 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.

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Books

  • Machine Learning with TensorFlow 由Nishant Shukla,加州大学洛杉矶分校的计算机视觉研究员,《 Haskell数据分析食谱》的作者. 本书使ML的数学重磅话题成为了新手们的实用和实践.
  • First Contact with TensorFlow 作者:UPC巴塞罗那理工大学教授,巴塞罗那超级计算中心研究经理兼高级顾问Jordi Torres
  • Deep Learning with Python -使用Keras在Theano和TensorFlow上开发深度学习模型,作者是Jason Brownlee
  • TensorFlow for Machine Intelligence -从图表计算的基础知识到深度学习模型再到在生产环境中使用TensorFlow的完整指南-Bleeding Edge Press
  • Getting Started with TensorFlow -由Google提供的最新数值计算库启动并运行,并由Giancarlo Zaccone深入研究您的数据
  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow –由YouTube视频分类小组前负责人AurélienGeron撰写. 涵盖ML基础知识,使用TensorFlow,最新的CNN,RNN和Autoencoder架构以及强化学习(Deep Q)在多个服务器和GPU上训练和部署深度网络.
  • Building Machine Learning Projects with Tensorflow – Rodolfo Bonnin. 本书涵盖了TensorFlow中的各种项目,这些项目揭示了TensorFlow在不同情况下可以完成的工作. 本书提供了有关训练模型,机器学习,深度学习以及使用各种神经网络的项目. 每个项目都是一项引人入胜且富有洞察力的练习,它将教您如何使用TensorFlow,并向您展示如何与Tensors一起探索数据层.
  • Deep Learning using TensorLayer -郝东等. 本书涵盖了使用TensorFlow和TensorLayer的深度学习和基础知识.

Contributions

永远欢迎您的贡献!

如果您想对此列表做出贡献(请这样做),请向我发送请求或与我联系 @jtoy 另外,如果您由于以下任何原因而发现不建议使用上面列出的任何存储库:

存储库的所有者明确表示“未维护此库”. 长时间(2〜3年)不承诺.

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Credits

一些python库是从以下库中剪切并粘贴 vinta 我从哪里找到的少数参考 this page