TensorFlow 如何入门？ - 知乎
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2017-10-18
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2017/10/4 TensorFlow 如何入门？ - 知乎
https://www.zhihu.com/question/49909565 1/56
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TensorFlow 如何入门？
我本科不是学计算机的，现在在入门深度学习，因此我现在在对比 TensorFlow 中英文文档在学（一
个是英文官方，一个是极客学院的中文文档）：
https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/index.html
TensorFlow官方文档中文版_TensorFlow中文教程_TensorFlow开发中文手册[PDF]下载
然后我发现看教程时，原理都看得懂，但看代码时，TensorFlow每一个教程的代码的实现方式都不一
样，没有标准（估计是不同的人写的），而且还涉及很多底层的东西，进度很慢。
上上周发现了 TensorLayer，它的教程其实就是TensorFlow官方教程的模块化实现:
GitHub - zsdonghao/tensorlayer: TensorLayer: Deep learning and Reinforcement learning library for
Researchers and Engineers.
Welcome to TensorLayer
看这个库速度很快，一下子就学会算法原理和如何实现了，但是用这个库的话，感觉很多TensorFlow
底层原理就学不到了，比如 TensorFlow 源代码里的 Queue，看了很久很久都不懂（毕竟俺没有正式
学过计算机工程）。还有翻译例子里面，它直接用 embedding_attention_seq2seq() 函数，而不是每
个部分独立一种layer，不太明白里面的细节。
不知道大家在看 TensorFlow 教程时是怎么看的呢？
有没有其他一些资源可以学习？
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Python 科技 深度学习（Deep Learning） TensorFlow TensorLayer（深度学习库）
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李沐大神说过，深度学习框架就是丹炉.
1. google丹炉的使用说明书：确实是很完善，从最开始出来到现在一直在更新，有段时间不看文
档，发现对了好多contrib的文档内容（这个特别棒，建议持续关注），所以，所以一直要持续
的关注/学习；
2. 炼丹友的反馈：做实验用第三方框架 tflearn， tensorlayer都很好，不过个人感觉还是要先猜猜
原生tensorflow源码的坑,所以在github上，watch tensorflow这个项目是必须的，尤其是没事看
看别人提的issue，很多时候会避免在之后你用到的问题；
3. 定位自己的方向：就是你做的这块的内容在tensorflow的体现，比如本人做cv的，会去关注
tensorflow/model下的各种cv方向的tensorflow/models，会去读它的代码实现，google的工程
实现确实很厉害，代码很完善，看着很漂亮，是种享受，还有就是github其他的基于tensorflow
的cv下的内容，挑star高的去看下，过不了多久，你就会慢慢模仿着用来写自己的model，而且
会显得很专业；
4. 关注丹方： TensorFlow就是一套工具，无论是mxnet、torch、paddle，真正我们要做的是用某
套工具把我们熟悉，了解的丹方炼出来，google model下tensorflow/models里面很最新的
image下的丹方，建议多熟悉熟悉，如果发现其他框架比如tflearn，tensorlayer，mxnet上没有
的可以去尝试用别的丹炉炼出来，这个很有用的，本人用tflearn写过googlenet，inception-
resnet-v2,用mxnet写过inception-resnet-v2，难度不大但你会学到从头到尾去熟悉丹炉；
5. 第三方支持框架： tensorflow出来后有很多高级的第三方包，例如tflearn，keras，
tensorlayer，提供高级的api用来快速实现某些功能，但是我觉得更大的好处其实不是快速写好
某个模型，而是其内部专业的高级api的代码实现，极其值得参考，本人比较熟悉tflearn，
tflearn里面的各种layer的写法简直是教科书级别的，童靴们在写tensorflow源码的时候完全可以
拿来参考
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