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实验室代码（WIP），但需要征求意见

这是 https://youtu.be/BS6O0zOGX4E 上的 TensorFlow 基础教程（韩语）中介绍的实验室代码。 （我们还计划用英语录制视频。）

这是一项正在进行的工作，可能存在错误。但是，我们呼吁您提出意见和请求。查看我们的风格指南：

• 更多 TF (1.0) 风格：使用更新且合适的 TF API。
• 更多Pythonic：充分利用Python的力量
• 可读性（高于效率）：由于它是出于教学目的，因此我们更喜欢可读性。
• 可理解性（高于一切）：理解 TF 关键概念是此代码的主要目标。
• KISS：保持简单愚蠢！ https://www.techopedia.com/definition/20262/keep-it-simple-stupid-principle-kiss-principle

实验室幻灯片：

• https://goo.gl/jPtWNt

我们欢迎您对幻灯片发表评论。

文件命名规则：

• klab-XX-X-[名称].py：Keras 实验室代码
• lab-XX-X-[名称].py：TensorFlow 实验室代码
• mxlab-XX-X-[名称].py：MXNet 实验室代码

安装要求

pip install -r requirements.txt

运行测试和 autopep8

TODO：需要添加更多测试用例

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

自动创建requirements.txt

pip install pipreqs

pipreqs /path/to/project

http://stackoverflow.com/questions/31684375

贡献/评论

我们始终欢迎您提出意见和请求。

参考实现

• 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