总结Tensorflow纯干货学习资源，分为教程、视频和项目三大板块

本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，分为教程、***和项目三大板块，非常适合新手学习，建议大家收藏。

一、Tensorflow教程资源：

1)适合初学者的Tensorflow教程和代码示例：(https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples)该教程不光提供了一些经典的数据集，更是从实现最简单的“Hello World”开始，到机器学习的经典算法，再到神经网络的常用模型，一步步带你从入门到精通，是初学者学习Tensorflow的最佳教程。

2)从Tensorflow基础知识到有趣的项目应用:(https://github.com/pkmital/tensorflow_tutorials)同样是适合新手的教程，从安装到项目实战，教你搭建一个属于自己的神经网络。

3)使用Jupyter Notebook运行的TensorFlow教程：(https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101)本教程是基于Jupyter Notebook开发环境的Tensorflow教程，Jupyter Notebook是一款非常好用的交互式开发工具，不仅支持40多种编程语言，还可以实时运行代码、共享文档、数据可视化、支持markdown等，适用于机器学习、统计建模数据处理、特征提取等多个领域。

4)构建您的第一款TensorFlow Android应用程序：(https://omid.al/posts/2017-02-20-Tutorial-Build-Your-First-Tensorflow-Android-App.html)本教程可帮助您从零开始将张量流模型引入到Android应用程序。

5)Tensorflow代码练习：

(https://github.com/terryum/TensorFlow_Exercises)一个从易到难的Tensorflow代码练习手册。非常适合学习Tensorflow的小伙伴。

二、Tensorflow***资源：

接下来，再给大家推荐一些Tensorflow不错的***教程：

1)TF Girls 修炼指南：

(https://www.youtube.com/watchv=TrWqR***U8A&list=PLwY2GJhAPWRcZxxVFpNhhfivuW0kX15yG&index=2)一个Tensorflow从零开始的公开***课程，课程偏基础、入门，但知识点讲的非常详细。

2)炼数成金Tensorflow公开课：

(https://www.youtube.com/watchv=eAtGqz8ytOI&list=PLjSwXXbVlK6IHzhLOMpwHHLjYmINRstrk)非常不错的课程，推荐给大家。

3)当然还有***国立大学李宏毅教程深度学习的课程也值得推荐给大家：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.bilibili.com/video/av9770302/

4)英文不错的小伙伴，也为大家推荐一些国外大牛的英文课程：https://www.youtube.com/watch?v=vq2nnJ4g6N0；http://bit.ly/1OX8s8Y；https://www.youtube.com/watch?v=GZBIPwdGtkk&feature=youtu.be&list=PLBkISg6QfSX9HL6us70IBs9slFciFFa4W

5)介绍了这么多课程，怎么能少了斯坦福大学Tensorflow系列的课程！！！话不多说，直接上链接：https://www.youtube.com/watch?v=g-EvyKpZjmQ&index=1&list=PLIDllPt3EQZoS8gCP3cw273Cq9puuPLTg课程主页：http://web.stanford.edu/class/cs20si/index.html课程所有的ppt和笔记notes下载地址：https://pan.baidu.com/s/1o8uOQpW课程相关实战的github地址：chiphuyen/tf-stanford-tutorials

6)最后，怎么能忘了谷歌爸爸发布在Tensorflow官网上的***教程，针对Tensorflow初级学习的小伙伴还是非常不错的一套课程，有助于大家快速入门：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/

好了，通过上边的资源文档和***教程详细大家对Tensorflow已经有了扎实的基础，接下来是不是应该做一些逼格比较高的实战项目提升一下自己呢？所以接下来为大家推荐一些项目实战资源：

三、Tensorflow项目资源：

1)一个实现实现Alex Graves论文的随机手写生成的案例：https://github.com/hardmaru/write-rnn-tensorflow

2)基于Tensorflow的生成对抗文本到图像合成：https://github.com/zsdonghao/text-to-image如下图所示，该项目是基于Tensorflow的DCGAN模型，教大家一步步从对抗生成文本到图像合成。

3)基于注意力的图像字幕生成器：

https://github.com/yunjey/show-attend-and-tell。该模型引入了基于注意力的图像标题生成器。可以将其注意力转移到图像的相关部分，同时生成每个单词。

4)神经网络着色灰度图像：

https://github.com/pavelgonchar/colornet一个非常有趣且应用场景非常广的一个项目，使用神经网络着色灰度图像。

5)基于Facebook中FastText的简单嵌入式文本分类器：https://github.com/apcode/tensorflow_fasttext。该项目是源于Facebook中的FastText的想法，并在Tensorflow中实施。FastText是一款快速的文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法。

6)用Tensorflow实现“基于句子分类的卷积神经网络”：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf

7)使用OpenStreetMap功能和卫星图像训练TensorFlow神经网络：https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow该项目是通过使用OpenStreetMap（OSM）数据训练神经网络，进而对卫星图像中的特征进行分类。

8)用Tenflow实现YOLO：“实时对象检测”，并支持实时在移动设备上运行的一个小项目https://github.com/thtrieu/darkflow计算机视觉领域研究者的最佳福利。

写在最后：以上就是小编觉得不错的一些Tensorflow项目，如果大家能把这些案例自己去动手实现，并理解每个项目的原理，相信你对Tensorflow、深度学习的理解已经很到位了。最后，给大家推荐几本适合新手学习的Tensorflow书籍：

1)《Tensorflow:实战Google深度学习框架》：这本由电子工业出版社出版的Google Tensorflow实战书籍是最早的Tensorflow书籍之一。虽然内容不是特别的系统，CNN、RNN部分介绍的不够具体以及并没有涉及到深度强化学习的内容，但书中对一些基础知识讲解的通俗易懂，另外还增加了可视化工具TensorBoard和分布式加速的章节，为这本书的整体评分增色不少。可见作者还是比较用心的，站能够在初学者的角度为大家讲解深度学习和Tensorflow的知识。

2)《Tensorflow机器学习实战指南》：本书是由资深数据科学家Nick McClure完成的一本Tensorflow实战类书籍。本书的特色是每一小节都讲一小部分原理，让后动手实现相应的代码。虽然原理部分讲的不是很详细，但代码部分讲得细致入微，从机器学习到深度学习的算法，作者都把每部分代码讲的很透彻。对于喜欢手撸代码的小伙伴，这本书还是特别值得推荐的。

3)《白话深度学习与TensorFlow》 ：最后再给大家推荐一本《白话深度学习与TensorFlow》，之前看过作者出的《白话大数据与机器学习》，很喜欢作者的写作风格。书中把很多数学公式、深度学习的原理部分讲成了大白话，很适合小白学习的一本书。但正是因为作者的写作风格，书籍中有很多地方写的不是很严谨；此外在代码方面写的不够详细，整个篇幅的粘贴和复制，代码部分对读者不是很友好。