DeepLearningZeroToAll

연구실 코드(WIP), 의견 요청

https://youtu.be/BS6O0zOGX4E의 TensorFlow 기본 튜토리얼(한국어)에서 다루는 실습용 코드입니다. (영어로 영상을 녹화할 계획도 있습니다.)

이 작업은 진행 중이므로 버그가 있을 수 있습니다. 그러나 우리는 귀하의 의견과 끌어오기 요청을 요청합니다. 스타일 가이드 라인을 확인하세요.

• 더 많은 TF(1.0) 스타일: 최신의 괜찮은 TF API를 사용하세요.
• 더 Pythonic하게: Python의 강력한 기능을 최대한 활용하세요.
• 가독성(효율성보다): 교육 목적이므로 다른 것보다 가독성을 선호합니다.
• 이해성(모든 것에 대한): TF 핵심 개념을 이해하는 것이 이 코드의 주요 목표입니다.
• KISS: 단순하게 유지하세요! https://www.techopedia.com/definition/20262/keep-it-simple-stupid-principle-kiss-principle

실험실 슬라이드:

• https://goo.gl/jPtWNt

슬라이드에 대한 귀하의 의견을 환영합니다.

파일 명명 규칙:

• klab-XX-X-[이름].py: Keras 랩 코드
• lab-XX-X-[이름].py: TensorFlow 실습 코드
• mxlab-XX-X-[이름].py: MXNet 랩 코드

설치 요구 사항

pip install -r requirements.txt

테스트 및 autopep8 실행

TODO: 더 많은 테스트 케이스를 추가해야 합니다.

python -m unittest discover -s tests ;

# http://stackoverflow.com/questions/14328406/
pip install autopep8 # if you haven't install
autopep8 . --recursive --in-place --pep8-passes 2000 --verbose

요구사항.txt 자동 생성

pip install pipreqs

pipreqs /path/to/project

http://stackoverflow.com/questions/31684375

기여/의견

우리는 항상 여러분의 의견과 끌어오기 요청을 환영합니다.

참조 구현

• https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/
• https://github.com/golbin/TensorFlow-ML-Exercises
• https://github.com/FuZer/Study_TensorFlow
• https://github.com/fchollet/keras/tree/master/examples