Cours TensorFlow
1.0.0
Ce référentiel vise à fournir des tutoriels simples et prêts à l'emploi pour TensorFlow. Chaque tutoriel comprend source code et la plupart d'entre eux sont associés à une documentation .
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Statut : ce projet a été mis à jour vers **TensorFlow 2.3* .*
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Groupe Slack
Qu'est-ce que TensorFlow ?
Motivation
Pourquoi utiliser TensorFlow ?
Quel est l'intérêt de ce référentiel ?
Installation de TensorFlow et configuration de l'environnement
Tutoriels TensorFlow
Réchauffer
Les bases
Apprentissage automatique de base
Réseaux de neurones
Avancé
Quelques tutoriels utiles
Contribuer
Processus de demande de tirage
Note finale
Développeurs
TensorFlow est une bibliothèque logicielle open source pour la programmation de flux de données sur une gamme de tâches. Il s'agit d'une bibliothèque mathématique symbolique et est également utilisée pour les applications d'apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones. Il est utilisé à la fois pour la recherche et la production chez Google, remplaçant souvent son prédécesseur à source fermée, DistBelief.
TensorFlow a été développé par l'équipe Google Brain pour un usage interne à Google. Il a été publié sous la licence open source Apache 2.0 le 9 novembre 2015.
Il existe différentes motivations pour ce projet open source. TensorFlow (au moment où nous rédigeons ce document) est l'un des meilleurs frameworks d'apprentissage en profondeur disponibles. La question qui se pose est la suivante : pourquoi ce référentiel a-t-il été créé alors qu'il existe tant d'autres tutoriels sur TensorFlow disponibles sur le Web ?
Le Deep Learning suscite un très grand intérêt de nos jours : il existe un besoin crucial de mises en œuvre rapides et optimisées des algorithmes et des architectures. TensorFlow est conçu pour faciliter cet objectif.
Le principal avantage de TensorFlow est sa flexibilité dans la conception de modèles hautement modulaires, ce qui peut également être un inconvénient pour les débutants, car de nombreux éléments doivent être pris en compte ensemble lors de la création du modèle.
Ce problème a également été facilité par le développement d'API de haut niveau telles que Keras et Slim qui résument de nombreux éléments utilisés dans la conception d'algorithmes d'apprentissage automatique.
Ce qui est intéressant à propos de TensorFlow, c'est qu'on peut le trouver n'importe où de nos jours . De nombreux chercheurs et développeurs l'utilisent et sa communauté grandit à la vitesse de la lumière ! De nombreux problèmes peuvent être résolus facilement, car ce sont généralement les mêmes problèmes que beaucoup d'autres personnes rencontrent, compte tenu du grand nombre de personnes impliquées dans la communauté TensorFlow.
Développer des projets open source dans le seul but de développer quelque chose n'est pas la raison de cet effort . Compte tenu du grand nombre de tutoriels qui sont ajoutés à cette grande communauté, ce référentiel a été créé pour interrompre le processus de saut d'entrée et de sortie qui arrive habituellement à la plupart des projets open source, mais pourquoi et comment ?
Tout d’abord, quel est l’intérêt de déployer des efforts dans quelque chose que la plupart des gens ne s’arrêteront pas pour y jeter un coup d’œil ? Quel est l’intérêt de créer quelque chose qui n’aide personne dans la communauté des développeurs et des chercheurs ? Pourquoi consacrer du temps à quelque chose qui peut facilement être oublié ? Mais comment essayons-nous de le faire ? Jusqu'à présent, il existe d'innombrables didacticiels sur TensorFlow, qu'il s'agisse de la conception de modèles ou du flux de travail TensorFlow.
La plupart d’entre eux sont trop compliqués ou souffrent d’un manque de documentation. Il n'existe que quelques didacticiels disponibles, concis et bien structurés, qui fournissent suffisamment d'informations sur les modèles spécifiques mis en œuvre.
L'objectif de ce projet est d'aider la communauté avec des didacticiels structurés et des implémentations de code simples et optimisées pour fournir une meilleure compréhension de la façon d'utiliser TensorFlow rapidement et efficacement .
Il est à noter que l'objectif principal de ce projet est de fournir des tutoriels bien documentés et du code moins compliqué !
Pour installer TensorFlow, veuillez vous référer au lien suivant :
Installation de TensorFlow
L'installation de l'environnement virtuel est recommandée afin d'éviter les conflits de packages et d'avoir la capacité de personnaliser l'environnement de travail.
Les didacticiels de ce référentiel sont divisés en catégories pertinentes.
| # | sujet | Courir | Code source | Médias |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Démarrer | Carnet / Python | Tutoriel vidéo |
| # | sujet | Courir | Code source | Médias |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Tenseurs | Carnet / Python | Tutoriel vidéo | |
| 2 | Différenciation automatique | Carnet / Python | Tutoriel vidéo | |
| 3 | Introduction aux graphiques | Carnet / Python | Tutoriel vidéo | |
| 4 | Modèles TensorFlow | Carnet / Python | Tutoriel vidéo |
| # | sujet | Courir | Code source | Plus | Médias |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Régression linéaire | Carnet / Python | Tutoriel | Tutoriel vidéo | |
| 2 | Augmentation des données | Carnet / Python | Tutoriel | Tutoriel vidéo |
| # | sujet | Courir | Code source | Médias |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Perceptron multicouche | Carnet / Python | Tutoriel vidéo | |
| 2 | Réseaux de neurones convolutifs | Carnet / Python | Tutoriel vidéo |
| # | sujet | Courir | Code source | Médias |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Formation personnalisée | Carnet / Python | Tutoriel vidéo | |
| 2 | Générateur d'ensembles de données | Carnet / Python | Tutoriel vidéo | |
| 3 | Créer des enregistrements TF | Carnet / Python | Tutoriel vidéo |
Exemples TensorFlow – Tutoriels TensorFlow et exemples de code pour les débutants
TensorFlow-101 de Sungjoon - Tutoriels TensorFlow écrits en Python avec Jupyter Notebook
Exercices TensorFlow de Terry Um – Recréez les codes à partir d'autres exemples TensorFlow
Classification sur séries chronologiques - Classification récurrente des réseaux de neurones dans TensorFlow avec LSTM sur les données des capteurs de téléphones portables
Lorsque vous contribuez à ce référentiel, veuillez d'abord discuter de la modification que vous souhaitez apporter via un problème, un e-mail ou toute autre méthode avec les propriétaires de ce référentiel avant d'apporter une modification. En cas de fautes de frappe, veuillez ne pas créer de pull request. Au lieu de cela, déclarez-les dans les tickets ou envoyez un e-mail au propriétaire du référentiel .
Veuillez noter que nous avons un code de conduite, veuillez le suivre dans toutes vos interactions avec le projet.
Veuillez considérer les critères suivants afin de mieux nous aider :
La demande d'extraction est principalement censée être une suggestion ou une amélioration de script de code.
Veuillez NE PAS modifier les fichiers ipython. Modifiez plutôt les fichiers PYTHON correspondants.
Une pull request liée à des sections non-code-script devrait faire une différence significative dans la documentation. Sinon, cela devrait être annoncé dans la section des problèmes.
Assurez-vous que toutes les dépendances d'installation ou de build sont supprimées avant la fin de la couche lors de la réalisation d'une build et de la création d'une pull request.
Ajoutez des commentaires avec des détails sur les modifications apportées à l'interface, cela inclut les nouvelles variables d'environnement, les ports exposés, les emplacements de fichiers utiles et les paramètres de conteneur.
Vous pouvez fusionner la Pull Request une fois que vous avez obtenu l'approbation d'au moins un autre développeur, ou si vous n'avez pas l'autorisation de le faire, vous pouvez demander au propriétaire de la fusionner pour vous si vous pensez que toutes les vérifications ont été réussies.
Nous attendons avec impatience vos aimables commentaires. S'il vous plaît, aidez-nous à améliorer ce projet open source et à améliorer notre travail. Pour contribuer, veuillez créer une pull request et nous l’étudierons dans les plus brefs délais. Encore une fois, nous apprécions vos aimables commentaires et vos inspections élaborées du code.
Entreprise : Instill AI [Site Web]
Créateur : Machine Learning Mindset [Blog, GitHub, Twitter]
Développeur : Amirsina Torfi [GitHub, Site personnel, Linkedin ]
