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實驗室代碼（WIP），但需要徵求意見

這是 https://youtu.be/BS6O0zOGX4E 上的 TensorFlow 基礎教學（韓文）中介紹的實驗室程式碼。 （我們也計劃用英語錄製影片。）

這是一項正在進行的工作，可能存在錯誤。但是，我們呼籲您提出意見和請求。看看我們的風格指南：

• 更多 TF (1.0) 風格：使用更新且合適的 TF API。
• 更多Pythonic：充分利用Python的力量
• 可讀性（高於效率）：由於它是出於教學目的，因此我們更喜歡可讀性。
• 可理解性（高於一切）：理解 TF 關鍵概念是此程式碼的主要目標。
• KISS：保持簡單愚蠢！ https://www.techopedia.com/definition/20262/keep-it-simple-stupid-principle-kiss-principle

實驗室幻燈片：

• https://goo.gl/jPtWNt

我們歡迎您對投影片發表評論。

文件命名規則：

• klab-XX-X-[姓名].py：Keras 實驗室程式碼
• lab-XX-X-[名稱].py：TensorFlow 實驗室程式碼
• mxlab-XX-X-[名稱].py：MXNet 實驗室程式碼

安裝要求

pip install -r requirements.txt

運行測試和 autopep8

TODO：需要增加更多測試案例

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

自動建立requirements.txt

pip install pipreqs

pipreqs /path/to/project

http://stackoverflow.com/questions/31684375

貢獻/評論

我們始終歡迎您提出意見和請求。

參考實現

• 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