在之前的Tensorflow系列文章中，我們教大家學習了Tensorflow的安裝、Tensorflow的語法、基本操作、CNN的一些原理和項目實戰等。本篇文章將為大家總結Tensorflow純幹貨學習資源，非常適合新手學習，建議大家收藏。想要學習更多的Tensorflow知識，歡迎點擊上方藍字，關註我們的微信公眾號。

一 、Tensorflow教程資源：

1)適合初學者的Tensorflow教程和代碼示例：

https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

該教程不光提供了一些經典的數據集，更是從實現最簡單的“Hello World”開始，到機器學習的經典算法，再到神經網絡的常用模型，一步步帶你從入門到精通，是初學者學習Tensorflow的最佳教程。

2)從Tensorflow基礎知識到有趣的項目應用:

https://github.com/pkmital/tensorflow_tutorials

同樣是適合新手的教程，從安裝到項目實戰，教你搭建一個屬於自己的神經網絡。

3)使用Jupyter Notebook運行的TensorFlow教程：

https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101

本教程是基於Jupyter Notebook開發環境的Tensorflow教程，Jupyter Notebook是一款非常好用的交互式開發工具，不僅支持40多種編程語言，還可以實時運行代碼、共享文檔、數據可視化、支持markdown等，適用於機器學習、統計建模數據處理、特征提取等多個領域。

4)構建您的第一款TensorFlow Android應用程序：

https://omid.al/posts/2017-02-20-Tutorial-Build-Your-First-Tensorflow-Android-App.html

本教程可幫助您從零開始將張量流模型引入到Android應用程序。

5)Tensorflow代碼練習：

https://github.com/terryum/TensorFlow_Exercises

一個從易到難的Tensorflow代碼練習手冊。非常適合學習Tensorflow的小夥伴。

接下來，再給大家推薦一些Tensorflow不錯的視頻教程：

二、Tensorflow視頻資源：

1)TF Girls 修煉指南：

https://www.youtube.com/watchv=TrWqRMJZU8A&list=PLwY2GJhAPWRcZxxVFpNhhfivuW0kX15yG&index=2

一個Tensorflow從零開始的公開視頻課程，課程偏基礎、入門，但知識點講的非常詳細。

2)煉數成金Tensorflow公開課：

https://www.youtube.com/watchv=eAtGqz8ytOI&list=PLjSwXXbVlK6IHzhLOMpwHHLjYmINRstrk

非常不錯的課程，推薦給大家。

3)當然還有臺灣國立大學李宏毅教程深度學習的課程也值得推薦給大家：

https://www.bilibili.com/video/av9770302/

4)英文不錯的小夥伴，也為大家推薦一些國外大牛的英文課程：

https://www.youtube.com/watch?v=vq2nnJ4g6N0；

http://bit.ly/1OX8s8Y；

https://www.youtube.com/watch?v=GZBIPwdGtkk&t=125s

5)介紹了這麽多課程，怎麽能少了斯坦福大學Tensorflow系列的課程！！！

話不多說，直接上鏈接：

https://www.youtube.com/watch?v=g-EvyKpZjmQ&index=1&list=PLIDllPt3EQZoS8gCP3cw273Cq9puuPLTg

課程主頁：

http://web.stanford.edu/class/cs20si/index.html

課程所有的ppt和筆記notes下載地址：

https://pan.baidu.com/s/1o8uOQpW

課程相關實戰的github地址：

chiphuyen/tf-stanford-tutorials

6)最後，怎麽能忘了谷歌爸爸發布在Tensorflow官網上的視頻教程，針對Tensorflow初級學習的小夥伴還是非常不錯的一套課程，有助於大家快速入門：

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/

好了，通過上邊的資源文檔和視頻教程詳細大家對Tensorflow已經有了紮實的基礎，接下來是不是應該做一些逼格比較高的實戰項目提升一下自己呢？所以接下來為大家推薦一些項目實戰資源。

三、Tensorflow項目資源：

1)一個實現實現Alex Graves論文的隨機手寫生成的案例：

https://github.com/hardmaru/write-rnn-tensorflow

2)基於Tensorflow的生成對抗文本到圖像合成：

https://github.com/zsdonghao/text-to-image

如下圖所示，該項目是基於Tensorflow的DCGAN模型，教大家一步步從對抗生成文本到圖像合成。

3)基於註意力的圖像字幕生成器：

https://github.com/yunjey/show-attend-and-tell

該模型引入了基於註意力的圖像標題生成器。可以將其註意力轉移到圖像的相關部分，同時生成每個單詞。

4)神經網絡著色灰度圖像：

https://github.com/pavelgonchar/colornet

一個非常有趣且應用場景非常廣的一個項目，使用神經網絡著色灰度圖像。

5)基於Facebook中FastText的簡單嵌入式文本分類器：

https://github.com/apcode/tensorflow_fasttext

該項目是源於Facebook中的FastText的想法，並在Tensorflow中實施。FastText是一款快速的文本分類器，提供簡單而高效的文本分類和表征學習的方法。

6)用Tensorflow實現“基於句子分類的卷積神經網絡”：

https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf

7)使用OpenStreetMap功能和衛星圖像訓練TensorFlow神經網絡：

https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow

該項目是通過使用OpenStreetMap（OSM）數據訓練神經網絡，進而對衛星圖像中的特征進行分類。

8)用Tenflow實現YOLO：“實時對象檢測”，並支持實時在移動設備上運行的一個小項目https://github.com/thtrieu/darkflow，計算機視覺領域研究者的最佳福利。

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