List

• List of TensorFlow Python reference documentation

• awesome-tensorflow-2

Paper

• 논문:https://arxiv.org/pdf/1610.01178.pdf

Article / Post

• Tensorflow Official Tutorial_CNN
• Tensorflow Official Tutorial_Image Recognition
• TensorFlow 로 시작하는 기계 학습과 딥 러닝 : CodeOnWeb의 총 9장중 6장 공개
• 텐서플로우 문서 한극 번역본 : 번역본, GitBoot버젼
• git_eBook_Machine Learning with TensorFlow : [1장][설명]
• 수포자를 위한 딥러닝: 조대협의 블로그
• https://jasdeep06.github.io/
• 웹기반학습_TensorFlow : Beginner-level tutorials for a powerful framework
• Tensorflow and deep learning - without a PhD : by Martin Görner, [정리], [자료1], [자료2]
• TensorFlow in R: [한글참고]
• Youtube:TensorFlow Tutorial & 소스코드
• ppt_PT:TensorFlow Tutorial
• ppt_Toward Best Practices of TensorFlow Code Patterns
• ppt_중학생도 알아듣는 Tensorflow입문
• ppt_텐서플로우 기초 이해하기
• ppt_TensorFlow Tutorial
• ppy_TenforFlow Internals
• Image Classification in R using trained TensorFlow models
• TensorFlow in a Nutshell : [Part One:Basic],[Part Two: Hybrid Learning],[Part Three: All the Models]
• ppt: Google TensorFlow Tutorial : 김성훈 교수 추천 자료
• ppt: Toward Best Practices of TensorFlow Code Patterns, [Github]
• pdf: TensorFlow Worksop : [김성훈교수 추천] 간단한 모델, 데이터 읽기, Word2Vec, 인셥션 모델 재사용, hyperparameter 자동튜닝, TensorBoard, [GitHub]

• 텐서플로우 - 파일에서 학습데이타를 읽어보자#2 CSV 파일을 읽어보자

• A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models

• Tensorflow pretrained 모델(.ckpt) 을 .pb 파일로 변환

• Transitioning to TensorFlow 1.0: 텐서플로우 2.0 -> 1.0 변환

Material

• Tensorflow for Deep Learning

Tensorflow-Slim

• git_Offical

TensorDebugger

• git_Offical, TFDBG

• TensorFlow에서의 디버깅을 손쉽게 해주는 tfdbg를 소개합니다.

디버깅

• TF에서 그래프 중간 중간에 값을 보려면

Tutorial

• 골빈해커의 3분 딥러닝: 추천

기초 강좌 (3_고급_SJCHOI86)

1. 기본
   • Basics of TensorFlow: 텐서플로우 변수, 상수 처리법
   • MNIST: 이미지 읽기 부분만
   • Numpy: numpy, Matplot기초
   • Image Processing: 이미지 읽기, 크기조절 등
   • Generating Custom Dataset: Helper 함수, 기능
2. Machine Learing Basics with TensorFlow:
   • Linear Regression: 난수 생성후 리그레이션 수행 W,b 맞추기
   • Logistic Regression with MNIST
   • Logistic Regression with Custom Dataset
3. Multi-Layer Perceptron (MLP)
   • Simple MNIST
   • Deeper MNIST
   • Xavier Init MNIST
   • Custom Dataset
4. Convolutional Neural Network (CNN)
   • Simple MNIST
   • Deeper MNIST
   • Simple Custom Dataset
   • Basic Custom Dataset
5. Using Pre-trained Model (VGG)
   • Simple Usage
   • CNN Fine-tuning on Custom Dataset
6. Recurrent Neural Network (RNN)
   • Simple MNIST
   • Char-RNN Train
   • Char-RNN Sample
   • Hangul-RNN Train
   • Hangul-RNN Sample
7. Word Embedding (Word2Vec)
   • Simple Version
   • Complex Version
8. Auto-Encoder Model
   • Simple Auto-Encoder
   • Denoising Auto-Encoder
   • Convolutional Auto-Encoder (deconvolution)
9. Class Activation Map (CAM): Global Average Pooling on MNIST
10. TensorBoard Usage: Linear Regression / MLP / CNN
11. Semantic segmentation
12. Super resolution (in progress)
13. Web crawler
14. Gaussian process regression
15. Neural Style
16. Face detection with OpenCV