TensorFlow 如何入门?

我本科不是学计算机的,现在在入门深度学习,因此我现在在对比 TensorFlow 中英文文档在学(一个是英文官方,一个是极客学院的中文文档): https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/index.html TensorFlow官方文档中文版_TensorFlow中文教程_TensorFlow开发中文手册[PDF]下载 然后我发现看教程时,原理都看得懂,但看代码时,TensorFlow每一个教程的代码的实现方式都不一样,没有标准(估计是不同的人写的),而…
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可以学一下斯坦福新开的课程,cs20si,web.stanford.edu/class/,国内可以看b站的视频,CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research,通过这个课程,能够对tensorflow有个全面的了解,从最基本的计算图开始,到如何结构化模型,了解最新的seq2seq,neural style等前沿算法的实现。


我准备写一个课程笔记,这是第一篇笔记

以上

李沐大神说过,深度学习框架就是丹炉.

  1. google丹炉的使用说明书:确实是很完善,从最开始出来到现在一直在更新,有段时间不看文档,发现对了好多contrib的文档内容(这个特别棒,建议持续关注),所以,所以一直要持续的关注/学习;
  2. 炼丹友的反馈:做实验用第三方框架 tflearn, tensorlayer都很好,不过个人感觉还是要先猜猜原生tensorflow源码的坑,所以在github上,watch tensorflow这个项目是必须的,尤其是没事看看别人提的issue,很多时候会避免在之后你用到的问题;
  3. 定位自己的方向:就是你做的这块的内容在tensorflow的体现,比如本人做cv的,会去关注tensorflow/model下的各种cv方向的tensorflow/models,会去读它的代码实现,google的工程实现确实很厉害,代码很完善,看着很漂亮,是种享受,还有就是github其他的基于tensorflow的cv下的内容,挑star高的去看下,过不了多久,你就会慢慢模仿着用来写自己的model,而且会显得很专业;
  4. 关注丹方: TensorFlow就是一套工具,无论是mxnet、torch、paddle,真正我们要做的是用某套工具把我们熟悉,了解的丹方炼出来,google model下tensorflow/models里面很最新的image下的丹方,建议多熟悉熟悉,如果发现其他框架比如tflearn,tensorlayer,mxnet上没有的可以去尝试用别的丹炉炼出来,这个很有用的,本人用tflearn写过googlenet,inception-resnet-v2,用mxnet写过inception-resnet-v2,难度不大但你会学到从头到尾去熟悉丹炉;
  5. 第三方支持框架: tensorflow出来后有很多高级的第三方包,例如tflearn,keras,tensorlayer,提供高级的api用来快速实现某些功能,但是我觉得更大的好处其实不是快速写好某个模型,而是其内部专业的高级api的代码实现,极其值得参考,本人比较熟悉tflearn,tflearn里面的各种layer的写法简直是教科书级别的,童靴们在写tensorflow源码的时候完全可以拿来参考
  6. 金丹使用: model训练出来,如何使用?做inference还是保存下来对新的task做pretrained+fine-tuning,这些都要关注,具体可以去看看例如neural style的model还有一些图像分类比赛使用pretrained model的源码;
  7. 框架底层的学习: 本人在这块不熟悉,但是个人觉得还是很有必要掌握这些,我之后会在一段时间好好关注下这部分,读读轻量级框架pjreddie/darknettiny-dnn/tiny-dnn的源码

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