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TensorFlow

• 머신러닝을 배우고 사용하기
• 텐서플로우로 배우는 딥러닝
• TensorFlow is an Open Source Software Library for Machine Intelligence
• Open source software library for numerical computation using data flow graphs. http://tensorflow.org
  • TensorFlow Time Series
• Awesome TensorFlow
• Awesome Tensorflow Implementations
• 简单粗暴TensorFlow
• TensorFlow-World-Resources
• TensorFlow - Google’s latest machine learning system, open sourced for everyone
• Machine Learning with TensorFlow (GDD Europe '17)
• TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems
• Google + open-source = TensorFlow
• Image Recognition
• Neural Turing Machine in Tensorflow
• Highway Networks with TensorFlow
• Deep Residual Network
• EDSR Tensorflow Implementation
  • Tensorflow implementation of Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution
• 머신러닝을 더 쉽게…구글 ‘텐서플로 서빙’ 오픈소스로 공개
• Using Transfer Learning to Classify Images with TensorFlow
• Transfer Learning in Tensorflow (VGG19 on CIFAR-10): Part 1
• Show and Tell: image captioning open sourced in TensorFlow
  • "Show and Tell: Lessons learned from the 2015 MSCOCO Image Captioning Challenge"
    • 5.2 Improvements Over Our CVPR15 Model; Image Model Improvement, Image Model Fine Tuning, Scheduled Sampling, Ensembling, Beam Size Reduction 다섯개의 요인으로 개선되었다고 설명
  • Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
• Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention
  • Show, Attend and Tell - tensorflow implementation of show attend and tell
• domain transfer network. tensorflow implementation of unsupervised cross-domain image generation
  • Facebook의 "Unsupervised Cross-Domain Image Generation"
    • unsupervised learning을 통해 domain S에 있는 이미지를 content는 유지하면서 domain T로 변환
    • 예를 들어, SVHN 이미지 '3'을 MNIST 이미지 '3'으로 변환시킬 수 있는데, 이러한 변환은 mapping data가 전혀 없이 가능
  • Mapping data가 전혀 없이 이러한 domain transfer가 가능할까라는 의문이 생겼고 직접 확인해보고 싶어 구현했다고 함
• Image Completion with Deep Learning in TensorFlow
• Google opensource new image captioning model-im2txt
• Building an image caption generator with Deep Learning in Tensorflow
• TensorFuse - Common interface for Theano, CGT, TensorFlow, and mxnet (experimental)
• Vector Representations of Words
  • 단어의 벡터 표현 (Vector Representations of Words)
• Tinker With a Neural Network Right Here in Your Browser. Don’t Worry, You Can’t Break It. We Promise
• FIRST CONTACT WITH TENSORFLOW
  • First Contact with TensorFlow
  • infractal.org/category/translate/fc_tf
  • First Contact with TensorFlow
• ResNet
• 구글 ‘텐서플로우’ 개발자가 생각하는 머신러닝이란?
• The Basic Workflow of Tensorflow Codes
• Campus Talks: Machine Learning & TensorFlow
• stackoverflow.com/questions/tagged/tensorflow
• Number plate recognition with Tensorflow
• Mini AI app using TensorFlow and Shiny
• TensorFlow Disappoints – Google Deep Learning falls shallow
• TenforFlow Internals
• medium.com/tag/tensorflow
• Using Google's TensorFlow for Kaggle competition
• A Practical Guide for Debugging Tensorflow Codes
  • A Practical Guide for Debugging Tensorflow Codes
• 얼굴을 인식해 보자
• Dynamic Memory Networks in Tensorflow
• Dynamic Capacity Networks
  • Dynamic Capacity Networks using Tensorflow
• Speech recognition using google's tensorflow deep learning framework, sequence-to-sequence neural networks
• Speech-to-Text-WaveNet : End-to-end sentence level English speech recognition using DeepMind's WaveNet
• A (Heavily Documented) TensorFlow Implementation of Tacotron: A Fully End-to-End Text-To-Speech Synthesis Model
• tensorflow_speech_recognition_demo
• From numpy ndarray to tfrecords
• 텐서플로우 트레이닝 데이타 포맷인 *.tfrecord 파일 읽고 쓰기
• feeding the data to Neural Network (TF) using tfrecords
• tf record example
• Tensorflow – parse tfrecords, tf.io.VarLenFeature(tf.string), etc
• Getting Text into Tensorflow with the Dataset API
  • Tensorflow 의 Dataset API를 이용해서 텍스트 데이터를 가져와 처리하는 방법
  • 이것이 간단해 보이지만, 실제로는 그렇지 않은 것이 이 작업을 위해서는 반구조화된 파일을 읽어와서, numpy 배열로 바꾸고, 이를 다시 TF의 feed dict 예제의 모델로 먹여줘야 하는데, 배치 오버헤드 문제나 파일 구조의 문제 등 의외로 부딪히는 문제들이 많아서 이에 대한 튜토리얼을 쓰기로 결심했다고 함
• Beginner’s guide to feeding data in Tensorflow — Part1 tf.data를 1. memory 2. TFRecord 3. disk에서 읽어오는 코드 설명
• Beginner’s guide to feeding data in Tensorflow — Part2
• Baby Steps to TensorFlow
• Tfk 6618 tensor flow로 얼굴인식 구현 mariocho
• 학습과정 표시하기 (텐서보드 포함)
• Tfk 6618 tensor flow로얼굴인식구현 r10 mariocho
• How to predict a simple sequence using seq2seq from tensorflow?
• Sequence-to-Sequence Learning with Attentional Neural Networks
• Practical seq2seq
• Simple "Hello World" for tensorflow seq2seq model
• Introducing tf-seq2seq: An Open Source Sequence-to-Sequence Framework in TensorFlow
• API guide for tf.contrib.legacy_seq2seq
• RNNCell_linear.ipynb
• Seq2Seq model in TensorFlow
• TensorFlow — Sequence to Sequence
• basic mini encoder decoder model that translates 'hello' to 'hola'
• Variational Auto-Encoder for MNIST
• Conditional Variational Auto-Encoder for MNIST
• 오토 인코더를 이용한 신용카드 비정상 거래 검출
  • #1 신용카드 거래 데이타 분석
  • #2 MNIST 오토인코더 샘플
  • #3 학습 데이타 전처리
  • #4 신용카드 이상 거래 감지 코드
• Variaional AutoEncoder-Tensorflow
• Deep Autoencoder in TensorFlow 2.0 (Keras) | Autoencoders Explained
• TensorFlow - Ep. 22 (Deep Learning SIMPLIFIED)
• Hello Tensorflow
• Hello, TensorFlow!
• Hello, TensorFlow!
• Wide & Deep Learning: Better Together with TensorFlow
  • Wide & Deep Learning with TensorFlow
  • Wide & Deep Learning for Recommender Systems
• Wide and deep network 모델 활용하기
• 20160701 - Replicating Deep Q Learning with TensorFlow 1/2 - 이선엽
• TensorFlow For Poets
• TensorFlow White Paper 1603.04467 Summary
• Large Scale Deep Learning with TensorFlow
• Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration
  • Normalized Advantage Functions (NAF) in TensorFlow
• TensorFlow With The Latest Papers Implemented
• Understanding neural networks with TensorFlow Playground
• Deep Learning with Apache Spark and TensorFlow
• Distributed Tensor Flow on Spark: Scaling Google's Deep Learning Library
  • Distributed TensorFlow: Scaling Google's Deep Learning Library on Spark
  • TensorFlow on Spark
  • TensorFlowOnSpark
    • BigData와 결합한, 분산 Deep Learning 그 의미와 접근 방법에 대하여
    • MNIST using Keras
  • Open Sourcing TensorFlowOnSpark: Distributed Deep Learning on Big-Data Clusters
• Distributing TensorFlow
• DISTRIBUTED TENSORFLOW EXAMPLE
• Distributed TensorFlow Example distributed TensorFlow를 활용한 localhost에서의 asynchronous learning 예제
• Distributed Tensorflow
• Distributed TensorFlow: A Gentle Introduction
• Implementation of IMPALA with Distributed Tensorflow
• Parallel Processing
• Implementing Siamese Network using Tensorflow with MNIST
• TensorFlow - Not Just for Deep Learning
• 噂の「TensorFlowでキュウリの仕分けを行うマシン」がMFT2016に展示されていたので実物を見てきた
  • The CUCUMBER-9 dataset
• DRAW(Deep Recurrent Attentive Writer)
• TensorFlow in Practice with Rajat Monga
• Deep Deterministic Policy Gradients in TensorFlow
• Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent
• Text summarization with TensorFlow
• Text To Image Synthesis Using Thought Vectors Join the chat at https://gitter.im/text-to-image/Lobby This is an experimental tensorflow implementation of synthesizing images from captions using Skip Thought Vectors
• Extreme Learning Machine(ELM)
  • backpropagation 없이 Single Layer Feedforward Network(SLFN)를 구현
  • 인풋 x에 대해 h(x) = sigmoid(xW + b)로 hidden layer의 값을 구하고, 여기에 행렬 B를 곱해 아웃풋 f(x) = h(x)B 를 구함
  • 기존의 NN와의 다른 점은 backpropagation이 없다는 점
  • W,b는 continuous한 random distribution에서 random하게 구하고, B는 data쌍 (X,T)에 대해 가장 MSE를 줄일 수 있는 T를 analytic하게 구함
  • 정리하면 random projection + nonlinear activation + linear regression
  • ELM 기본 방법으로는 전체 input를 한번에 넣어야해서 online sequential 하게 인풋을 넣는 방법도 구현해서 실험(OS-ELM)
  • 단일 레이어로 backpropagation 없이 바로 해를 구하는데 MNIST data set에 대해 정확도가 92% 정도
  • 여러겹을 쓰는 multi-layer ELM의 경우 99%까지 나올 수 있다고 함
  • 결과가 뛰어나게 잘 나오진 않는 것 같지만, 데이터가 많지 않거나, training의 시간이 제한된 환경의 경우에는 어느정도 의미가 있을 것 같음
  • github.com/iwyoo/ELM-tensorflow
  • github.com/iwyoo/OSELM-tensorflow
  • ELM 관련 논문
• Deep Learning With Python & Tensorflow - PyConSG 2016
• Ian Lewis: Deep Learning with Python & TensorFlow - PyCon APAC 2016
• TensorFlow: Demystifying Deep Learning with Visualizations
• WaveNet: A Generative Model for Raw Audio
  • A TensorFlow implementation of DeepMind's WaveNet paper
• Introducing Tensorflow Ruby API
• 번역 TensorFlow Ruby API를 소개합니다
• tensorflow.org 문서 번역 레파지토리 http://tensorflowkorea.wordpress.com
  • GitHub Flow explain
  • GitHub Flow - demo
• DNC TensorFlow
  • DeepMind’s new paper: Memory Augmented Neural Network, DNC
• 김태훈: 지적 대화를 위한 깊고 넓은 딥러닝 (Feat. TensorFlow) - PyCon APAC 2016
  • 지적 대화를 위한 깊고 넓은 딥러닝 PyCon APAC 2016
• End-To-End Memory Networks in Tensorflow
• TensorFlow API Changes
• ResNets, HighwayNets, and DenseNets, Oh My!
• TensorKart: self-driving MarioKart with TensorFlow
• Simulated+Unsupervised (S+U) learning
  • simulated-unsupervised-tensorflow
  • 유한한 진짜 데이터(ex. 진짜 눈 사진)를 보충하기 위해, 인위적으로 만든 데이터(ex. 게임 엔진으로 만든 눈 사진)를 진짜 데이터처럼 보이게 만들어주는 모델을 제안
  • 모델은 adversarial learning을 통해 학습
  • 일반적인 Generative Adversarial Network(GAN)의 학습과 다른 점은 3가지
    1. input의 특징들을 잃어버리지 않게 만들어 주는 regularization term
    2. 특수한 패턴으로 discriminator를 속이는 꼼수를 배우지 않게 하기 위한 local adversarial loss
    3. 가장 최근에 본 학습 데이터에 너무 편향되게 학습하는 것을 막기 위해 사용한 history buffer
  • 논문에서는 눈 사진과 손 사진으로 학습한 결과를 보여줬지만, 자동차 주행 시 찍은 사진과 GTA와 같은 게임에서 찍은 사진 데이터를 활용한다면 자율 주행 자동차의 강화 학습을 돕는 등 다양한 방법으로 활용할 수 있을 것 같음
• CatchGame - Simple Q-Learning example by TensorFlow
• fbsight.com/c/TF-KR
• 텐서플로우 기초 이해하기
• Big deep learning news: Google Tensorflow chooses Keras
• Tensorflow로 369게임하기
• Study Data Science 데이터 과학 실습
• Domain-Adversarial Training of Neural Networks in Tensorflow
• TensorFlow Fold: DL With Dynamic Batching
• 텐서플로우 배치 처리
• TensorFlow Dev Summit 2020
  • 텐서플로우 생태계:머신러닝 개발부터 배포까지 TFDevSummit 2020 키노트 후기(1)
• TensorFlow Dev Summit 2019
  • TensorFlow Dev Summit 2019
  • 2019 TensorFlow Dev Summit 요약
  • 2019 TF dev summit(1) - Keynote
  • 2019 TF dev summit(2) - Introducing Tensorflow 2.0 and its high-level APIs
• Tensorflow Dev Summit 2017
  • tensorflow dev summit
  • Part 1
    • TensorFlow: Machine Learning for Everyone
    • Keynote
    • Hands-on TensorBoard
    • TensorFlow High-Level APIs: Models in a Box
    • Skin Cancer Image Classification
    • Integrating Keras & TensorFlow: The Keras workflow, expanded
    • XLA: TensorFlow, Compiled!
      • XLA - TensorFlow, compiled
      • TensorFlow용 컴파일러인 XLA를 소개합니다
      • XLA를 소개합니다
    • TensorFlow at DeepMind
    • Mobile and Embedded TensorFlow
  • 2017 tensor flow dev summit
    • TensorFlow Dev Summit 2017
  • TensorFlow Dev Summit 2017 요약
  • Google Dev Summit Extended Seoul - TensorFlow: Tensorboard & Keras
  • High level-api in tensorflow
  • TensorFlow High-Level APIs: Models in a Box (TensorFlow Dev Summit 2017)
  • TensorFlow at DeepMind (TensorFlow Dev Summit 2017)
• Tensorflow Dev Summit 2018
  • Highlights from the TensorFlow Developer Summit, 2018
  • TensorFlow Dev Summit 2018의 하이라이트를 전해드립니다
• CartPole 을 이용한 DQN(NIPS 2013)
• TensorFlow workshop materials
  • TensorFlow on Cloud ML
• Image-to-Image Demo
  • pix2pix - Image-to-image translation using conditional adversarial nets
  • Face2face — A Pix2Pix demo that mimics the facial expression of the German chancellor
    • 독일 총리의 얼굴 표정을 모방 한 Pix2Pix 데모
• 딥러닝 (Tensorflow) 을 이용한 추천시스템 개발
• Structuring Your TensorFlow Models
• 머신러닝에서 학습용 데이타양 늘리기
• ImageDataGenerator 샘플코드
• Chainer, MXNet, CNTK, TF benchmarking
• Performance of Distributed Deep Learning using ChainerMN
• NCCL을 이용한 Efficient한 Tensorflow MultiGPU Training 코드 작성하기
• FMA: A Dataset For Music Analysis
• Boost Python으로 Tensorflow에서 C++ API 사용하기
• Tensorflow1.0 에 있는 wide_n_deep_tutorial.py 를 분석해 보았습니다
• 텐서플로우의 세션,그래프 그리고 함수의 개념
• Attention mechanisms with tensorflow
• char-cnn
• Pedagogical Learning with the Inkling Programming Language | Bonsai
  • 텐서플로의 복잡성 숨기는 새로운 AI 언어 '인클링'
• Differentiable Neural Computer (DNC)
• Region of interest pooling in TensorFlow – example
• 라즈베리파이기반 TensorFlow 사물인식 로봇
  • TensorFlow-Powered Robot Vision
• Tracking the Millennium Falcon with TensorFlow
• TensorFlow: A proposal of good practices for files, folders and models architecture
• Tensorflow demystified
• 딥러닝 (Tensorflow) 을 이용한 추천시스템 개발
• Using TensorFlow to build image-to-text application
• Welcome to tensorflow-diff-eq
• handwritten Digit Recognization using k - nearest neighbour using tensorflow | Machine Learning
• Handwritten digit Recognization in Tensorflow Using K-Nearest Neighbour
• SimpleHTR: Handwritten Text Recognition (HTR) system implemented with TensorFlow
• A Workaround for Non-Determinism in TensorFlow
  • reduce_sum대신 matmul을 이용해 재현성 해결
• dl-3cushion-hint - 딥러닝을 이용한 3쿠션 힌트 안드로이드앱
• TPOT: Automatic ML
• Tensorflow for Deep Learning
• 텐서플로우에서 array index를 문자열로 변환하는 방법
• 텐서플로우에서 checkpoint와 saved model의 차이와 모델을 export할때 그래프를 다시 그리는 이유
• Slurm 클러스터에서 분산된 Tensorflow 실행
• Hadoop에서 TensorFlow를 실행하는 방법
• Implementation of Graph Auto-Encoders in TensorFlow
• Graph Auto-Encoder 모델의 TensorFlow 구현
• From Scikit-learn to TensorFlow: Part 1
• From Scikit-learn to TensorFlow: Part 2
• inception v3 fine-tuning 하기
• 11. 텐서플로우(TensorFlow)를 이용해서 Inception V3 모델 Retraining을 통해 나만의 데이터셋을 이미지 인식(추론) 해보기
• Tensorflow를 사용한 딥러닝의 창조적 응용
• Visual Interaction Networks - Tensorflow Implementation of Visual Interaction Networks from Google Deepmind
• Machine Learning Camp Jeju 2017
  • Deep Neural Network for Music Source Separation in Tensorflow
• A Step-by-Step Guide to Synthesizing Adversarial Examples
• Amazing Tensorflow Github Projects
• Real Tensorflow Coding
  • Real Tensorflow Coding
• PYCON KR 2017 - 구름이 하늘의 일이라면 (윤상웅)
• Tensorflow Object Detection API를 이용한 물체 인식
  • #1-설치와 사용하기
  • #2-동물 사진을 학습 시켜보자
  • #3-얼굴은 학습시켜보자
• TensorFlow Objet Detection API 사용법
• 통상적이지 않은 이미지 분류에 대한 고찰 object detection
• 텐서플로우로 랜더링 엔진 만들기
• 텐서플로우 하이레벨 API에 대한 이해
• 텐서플로우 하이레벨 API Estimator를 이용한 모델 정의 방법
• TensorFlow에서 커스텀 Estimator를 만드는 방법에 대해 확인해 보세요
• My Workflow of Supervised Learning - 지도학습의 자세한 나만의 워크플로우
• GCP ML 엔진 튜토리얼: 텐서플로우 고수준 API로 작성된 CIFAR-10 모델의 초모수 최적화 하기
• learn_math_functions_demo.py
• basic_vidfig.ipynb
• TensorFlow Datasets 및 Estimators를 소개합니다
• How to Use a Pre-defined Tensorflow Dataset
• How to use Jupyter in Floyd Hub for Deep Learning
• 누구나 Tensorflow
  • github.com/jwkanggist/EveryBodyTensorFlow
• Build A TensorFlow Image Classifier In 5 Minutes
• 패스트 캠퍼스 강의 자료
  • 1. Machine Learning Basic, Linear Regression, Logistic Regression
  • 2. Feed Forward Neural Network
  • 3. Pipeline, TFRecord, Queue Runners, Dataset Framework
  • 4. Convolutional Neural Network
  • 5. Recurrent Neural Network
  • 6. RNN Cells, Advanced RNNs
  • 7. High Level APIs, Estimator, Experiment
  • 8. Word2vec, GAN Basic
• Deep Learning From Scratch VI: TensorFlow
• TensorFlow Lite 101 - MoblieNet 맛보기
• TensorFlow Lite를 사용한 온디바이스 대화형 모델링에 대해 확인해 보세요
• MixNet on Tensorflow Lite
• TensorFlow Lite를 사용해서 몸동작 인식한 중국 국민체조 앱의 케이스를 소개합니다
• Example on-device model personalization with TensorFlow Lite
• Sharing Pixelopolis, a self-driving car demo from Google I/O built with TF-Lite — The TensorFlow Blog
• TensorFlow 머신러닝 적용 시, 미리 알면 좋은 2가지 꿀팁 | by Mike | DelightRoom | May, 2024 | Medium Lite
• Tiny Machine Learning: The Next AI Revolution | by Matthew Stewart, PhD Researcher | Oct, 2020 | Towards Data Science
• iOS 기기에서 Tensorflow 모델 실행시키는 방법들
• 모두의 텐소플로우
  • #1 - Machine Learning 개념 정리 & Linear Regression
  • #2 - Logistic Classification & Softmax Claasification
  • #3 - MNIST & Tips
• CloudML
  • 개념
  • 기본
  • 실전 심화
  • CloudML vs GCE
  • 분산학습 아키텍처
• CASED-Tensorflow - Tensorflow implementation of Curriculum Adaptive Sampling for Extreme Data Imbalance with multi GPU using LUNA16
• The Flow of TensorFlow
• Deep Learning Inference & Serving Architecture 를 위한 실험 및 고찰 1 - GPU vs CPU
• Deep Learning Multi Host & Multi GPU Architecture #2 - Keras 를 이용한 Scale Up, Horovod 를 이용한 Scale Out 성능 비교
• How to train a Deep Neural Network using only TensorFlow C++
• Apache Beam (Dataflow)를 이용하여, 이미지 파일을 tfrecord로 컨버팅 하기
• An implementation of Synchronous Advantage Actor Critic (A2C) in TensorFlow
• Testing Capsule Network on various datasets
• Capsule Networks (CapsNet) in tensorflow
• CapsNet-Tensorflow
  • CapsLayer: An advanced library for capsule theory
• Fitting larger networks into memory
  • Saving memory using gradient-checkpointing
• Svmtf
  • github.com/azrueangma/Tensorflow/tree/master/SVM
• Announcing TensorFlow 1.5
• Tensorflow Project Template
• Importing Multiple TensorFlow Models (Graphs)
• Michelle Fullwood A gentle introduction to deep learning with TensorFlow PyCon 2017
• Outperforming Tensorflow’s Default Auto Differentiation Optimizers, with Interactive Code Manual Back Prop with TF
• TensorFlow ROCm port
  • ROCm, a New Era in Open GPU Computing
• 일반 IP카메라를 인공지능 CCTV로 변신시킨 개발자
• How to use Dataset in TensorFlow
• TensorFlow - Custom Dataset for Text with TextLineDataset
• HOYA AI Jupyter 텐서플로우를 기초부터 응용까지 단계별로 연습할 수 있는 소스 코드를 제공합니다
• Eager Execution
  • Eager execution basics
  • TensorFlow-Eager-Execution-Examples
  • 대화형 명령 스타일 프로그래밍을 위한 즉시 실행 (Eager Execution) 한글 가이드를 소개합니다
  • Tensorflow-eager-papers Classical deep learning paper implementation using tensorflow's eager execution
  • Deep Reinforcement Learning: Playing CartPole through Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) with tf.keras and eager execution
  • 8 Things To Do Differently in Tensorflow’s Eager Execution Mode
  • Building an Iris classifier with eager execution
• A Gentle Introduction To Deep Learning with TensorFlow
• 텐서플로우 & 딥러닝 수박 겉핥기 - 골빈해커(@golbin)
• TensorFlow 1.7과 TensorRT를 통합했습니다
• Solving internal co-variate shift in deep learning with linked Neurons with Interactive Code Manual Back Prop in TF
• Tensorflow C++ 동적 링크드 라이브러리(stanalone C++ project) 만들기
• ENAS-Tensorflow Efficient Neural Architecture Search(ENAS)
• practice - 이미지 탐지기 쉽게 구현하기
• Tensorflow, Linear Regression, Deep Learning, ...
  • 개념
  • Tensorflow 실습
  • Minimize Cost
  • Tensorflow를 이용한 Minimized Cost 실습
  • Multi Variable 개념 및 실습
  • Gradient Descent
  • Linear Algebra - 선형 대수학
  • Logistic classification 개념
  • Mutinomial Classification 개념
  • Softmax 실습
  • Learning rate, data preprocessing, overfiting
  • Data set 구분
  • Deep Learning 역사
  • Manipulation - matmul, reshape, zip, etc
  • XOR 문제 풀기 과정 및 수식
  • Deirvative 미분 정리
  • TensorBoard 사용 및 ReLU 개념
  • Weight 초기화 잘하기
  • Dropout 과 앙상블
  • Neural Network 종류
  • Softmax에 NN 적용하는 순서 팁
  • Convolution Neural Network
  • Tensorflow CNN 기본
  • MNIST 99% 도전
  • Class, tf.layers, Ensemble
  • Recurrent Neural Network 개념
  • Basic & Training 하기
  • 강화학습
  • Q Network
  • Supervised Learning
  • 공부 여정
  • 로지스틱 회귀의 비용함수 이해
  • Tensorflow 강좌 정리
• Get started with TensorFlow on law and statistics
• 9 Things You Should Know About TensorFlow
• Implementing T-SNE in Tensorflow Manual Back Prop in TF
• tSNE-helper
• Mixture Density Network ipynb
• Density modeling with TensorFlow
• Introducing TensorFlow Data Validation: Data Understanding, Validation, and Monitoring At Scale
• Tensorflow Data Validation 사용하기
• Deep_Learning_1: Google Colaboratory and cloning GitHub repository
• Deep_Learning_2: How to Upload Data in Google Colaboratory
• Deep_Learning_3: Importing Kaggle's dataset in Google Colaboratory
• Deep_Learning_4: Basic File operations in Google Colaboratory
• Deep_Learning_5: Easy Understanding of Tensor Flow Programming
• Making the most of Colab (TF Dev Summit '20) colab 사용 10가지 tip
  • (1) 텐서플로 2.x 버전대 지정하기(사용 가능)
  • (2) 텐서보드 사용
  • (3) TFLite? 사용가능 - 코랩에서 훈련하고, 모바일로 배포
  • (4) TPU - 무료 : 런타임 변경 필요.
  • (5) 로컬 런타임 : 본인 GPU 사용 가능
  • (6) 코랩 scratchpad?
  • (7) 데이터를 코랩 vm에 복사하기 - 속도 향상
  • (8) 메모리 관리
  • (9) 작업 종료후 탭 닫기
  • (10) 필요시에만 - GPU 사용(자원 관리)
• Differential ML on TensorFlow and Colab - Data Science Central
• Demystify the TensorFlow APIs
• 텐서플로로 OCR 개발해보기: 문제점과 문제점과 문제점
• DeepModels - TensorFlow Implementation of state-of-the-art models since 2012
• Partial Convolution based Padding
  • 기존 padding을 사용하던 convolution block을 partial padding convolution block으로 대체하면, classification, segmentation에 대해서 전부 성능 향상
  • Code
  • Paper
  • Video
  • Author Pytorch code
• Let AI design your holiday cards!
• An Introduction to TensorFlow and implementing a simple Linear Regression Model
• 정말로? 20분만에 텐서플로 Regression을 정복하다니! 명품강의를 찾아서 #5
• MNIST on TPU (Tensor Processing Unit) or GPU using tf.Keras and tf.data.Dataset colab
• TF Jam — Shooting Hoops with Machine Learning
• TF Jam — 머신러닝을 이용한 농구 슈팅
• Understand TensorFlow by mimicking its API from scratch
• AutoGraph
  • AutoGraph: Easy control flow for graphs (TensorFlow Tip of the Week)
  • AutoGraph converts Python into TensorFlow graphs
• Batch PPO
• TensorFlow London: Tensorflow and Graph Recommender Networks by Yaz Santissi, GDG Cloud
• How to manage data science development from an organizational perspective by Nic Young, Bibblio
• 세계 최초 딥러닝 기반 사회관계망(SNS) 자해 이미지 탐색 프로그램 개발기 및 실행 성과
• Exporting trained TensorFlow models to C++ the RIGHT way!
• Ranking Tweets with TensorFlow
• 구글 텐서플로우 첫걸음
• RandWireNN_tensorflow - tensorflow implementation of Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition using Cifar10, MNIST
• TensorFlow를 활용한 네이버쇼핑의 상품 카테고리 자동 분류
• Knowledge Distillation Methods with Tensorflow
• Knowledge Distillation 리뷰
• FunMatch-Distillation: TF2 implementation of knowledge distillation using the "function matching" hypothesis from https://arxiv.org/abs/2106.05237
• DMQA Open Seminar Introduction to Knowledge Distillation - YouTube
• NovelViewSynthesis - A TensorFlow implementation of a simple Novel View Synthesis model on ShapeNet (cars and chairs), KITTI, and Synthia
• Cutting Edge TensorFlow: New Techniques (Google I/O'19)
• RBM Deep Dive with Tensorflow (KR)
• 용인시 수지구 죽전동 도담마을 우미이노스빌 아파트 매매가 예측 - 머신러닝 LTSM모델 활용
• 용인시 수지구 죽전동 도담마을 우미이노스빌 아파트 매매가 예측 - 머신러닝 LTSM모델 활용 - 2탄
• GDWCT-Tensorflow - Simple Tensorflow implementation of "Image-to-Image Translation via Group-wise Deep Whitening-and-Coloring Transformation" (CVPR 2019 Oral)
• Tensorflow C++ 동적 링크드 라이브러리(stanalone C++ project) 만들기
• My Tensorflow Test
• CPU, GPU, and TensorFlow CPU, GPU의 기본 구조 및 차이에 대한 좋은 글
• TensorFlow에서 추천 시스템 구축: 개요
• TensorFlow with Apache Arrow Datasets
• Introducing Neural Structured Learning in TensorFlow
• Using TensorFlow to predict product weight and dimensions
• TensorFlow Serving Example. Part 2: Model Deployment
• Load-testing TensorFlow Serving’s REST Interface — The TensorFlow Blog
• Implementation of IMPALA with Distributed Tensorflow
• 10 TensorFlow Tricks Every ML Practioner Mush Know
• Air Cognizer predicts air quality with machine learning
• How to use FastAPI with MongoDB. An easy way to serve your database… | by Fernando Souza | Python In Plain English | Sep, 2020 | Medium
• TensorFlow Custom Op으로 데이터 변환 최적화하기 – 핑퐁팀 블로그
• Custom Layer in TensorFlow using Keras API | Custom Dense Layer in TensorFlow Keras | Deep Learning
• Custom CallBack Function in Tensorflow 2.0(Basic) | by Pavan Kunchala | Data Driven Investor | Jan, 2021 | Medium
• Tensorflow2 with jit compiling on multi-gpu training
• Regression API Test
• Predicting Probability Distributions Using Neural Networks - Taboola Tech Blog
• SETI, step by step guide for Beginner/EDA/TF | Kaggle
• 케라스와 텐서플로 허브를 사용한 영화 리뷰 텍스트 분류하기  |  TensorFlow Core
• Introducing TensorFlow Similarity — The TensorFlow Blog
• Advent of Code 2021 in pure TensorFlow - day 1 – P. Galeone's blog
• TF_Tutorial MoveNet - Pose Detection - 공부 기록장
• 코크리 콘텐츠 coarse label 로 custom dataloader 만들어보기 (근데 이제 딥러닝 인퍼런스 값을 곁들인..) | 모두의연구소 기술 블로그 MoveNet
• 모바일 GPU에서 뉴럴 네트워크를 더 효율적으로 만들기 - LINE ENGINEERING
• TensorFlow DTensor: Unified API for Distributed Deep Network Training
• #Python | Information Bottleneck ...when Intermediate Layer is too small | #DeepLearning #Tensorflow - YouTube
• Macro precision for tensorflow – Passion is like genius; a miracle.

2.0

• TensorFlow 2.0을 출시했습니다
• TF_2.0.ipynb
• Quick Review of TF 2.0 Preview
• What’s coming in TensorFlow 2.0
• Keras 기반의 표준화: TensorFlow 2.0의 고수준 API에 대한 안내
• TensorFlow 2.0에서 기호형 API와 명령형 API란?
• TensorFlow 2.0과 Cloud AI를 사용하여 확장 가능한 머신러닝 모델 손쉽게 훈련, 배포 및 관리하기
• 2.0 tutorial colab
  • 2. tf.keras API basic
  • 3. Regression modeling
  • 4. FFNN modeling
  • 5. FFNN modeling (MNIST)
  • 6. CNN modeling
  • 7. RNN modeling
• ORAL 세션 - 강재욱
• 어서와 텐서플로우 2.0!: 미리 알면 좋은 몇가지 : – )
• TensorFlow 2.0 and Cloud AI make it easy to train, deploy, and maintain scalable machine learning models
• TensorFlow 2.0 Global Docs Sprint
• Deep Learning With TF 2.0: 04.00- Numerical Computation
• 텐서플로우 2, "더 쉬워진 머신러닝"
• TensorFlow 2.0 베타 발표
• 번역 TensorFlow @ Google I/O ’19 Recap
• addons - Useful extra functionality for TensorFlow 2.0 maintained by SIG-addons
  • Introducing TensorFlow Addons
• TensorFlow 2.0 Full Tutorial - Python Neural Networks for Beginners
• Keras 창시자로부터 배우는 TensorFlow 2.0 + Keras 특강.ipynb
• 텐서플로1과 텐서플로2, 코드를 직접 비교해 보겠습니다!
• 텐서플로2 케라스와 케라스, 코드로 비교해 봤습니다!
• TensorFlow 2.0 출시! 무엇이 달라졌을까요?
• Introduction to TensorFlow 2.0: Easier for beginners, and more powerful for experts (TF World '19)
• 텐서플로2로 개편했습니다! 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트
• TensorFlow 2.0 + Keras, 딥러닝 연구자들을 위한 오버뷰
• 인공지능 Python, Go! 하자!
• 3 ways to create a Keras model with TensorFlow 2.0 (Sequential, Functional, and Model Subclassing)
• Convolutional Neural Network Predictions with TensorFlow's Keras API
• Train a Fine-Tuned Neural Network with TensorFlow's Keras API
• Process Images for Fine-Tuned MobileNet with TensorFlow's Keras API
• Tensorflow2 Keras – Custom loss function and metric classes for multi task learning – Keunwoo Choi
• Getting Your Hands Dirty with TensorFlow 2.0 and Keras API
• Normalizing-Flow-TF2: TensorFlow implementation of "Variational Inference with Normalizing Flows"
• ReXNet-TF2: TensorFlow implementation of "ReXNet: Diminishing Representational Bottleneck on Convolutional Neural Network"
• tf2-reformer: Reproducing the reformer with tf2

Android

• Android에서 TensorFlow 실행하기
• Tensorflow로 학습한 모델을 Android 앱으로 만들기
• E2E tf.Keras to TFLite to Android
• Human Activity Recognition using LSTMs on Android — TensorFlow for Hackers (Part VI)
• 텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝 - 더 작고, 더 가벼운, 모바일, 에지 기기용 머신러닝 – Sangkon, Han – 개발자; 읽고 생각하고 쓰고 회고하고 정리한다.
• 토닥토닥 ML Kit - ML Kit 인공지능 앱 만들기 (텐서플로우 Lite 모델) (아이폰 (스위프트)) - WikiDocs

Book

• A Curated List Of Dedicated Resources- TensorFlow Books
• Deep Learning With Python
• First Contact with Tensorflow
  • First Contact with Tensorflow 번역팀 깃헙
  • First Contact with Tensorflow 번역팀 블로그
• Machine Learning with TensorFlow
  • Machine Learning with TensorFlow github
• Machine Learning with TensorFlow
  • Review ML with TensorFlow
• TensorFlow 한글문서
• TensorFlow 한글문서
• 더북(TheBook): 딥러닝 텐서플로 교과서

Classification

• 이미지 Classification 문제와 딥러닝: AlexNet으로 개vs고양이 분류하기
• How to use sound classification with TensorFlow on an IoT platform
• Urban Sound Classification
• 맑은날, 흐린날 분류 모델 version 1.0
• TensorFlow Hub와 Estimator로 텍스트 분류 모델 빌드하기
• Auto-classification of NAVER Shopping Product Categories using TensorFlow
• Machine Learning Foundations: How to Classifying real-world images
• ml-deployment-k8s-tfserving: This project shows how to serve an TF based image classification model as a web service with TFServing, Docker, and Kubernetes(GKE)
• tensorflow_text_classification.py

CNN

• Convolutional Neural Network for Text Classification in Tensorflow
• Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow
• Improving Inception and Image Classification in TensorFlow
  • 텐서플로우를 이용해서 CNN을 학습한 모델 파일과 코드
  • 학습 된 모델의 ILSVRC Image Classification 성능은 각 논문에서 발표한 수치와 근접
    • Inception-Resnet-v2
    • Inception-V3
    • ResNet-152
    • ResNet-V2-200
  • New ConvNet Model Inception-ResNet-v2
• Real-World Python Neural Nets Tutorial (Image Classification w/ CNN)
• ByteNet
  • dilated CNN 과 causal CNN 으로 RNN 을 대체한 모델
  • 트레이닝 속도도 빠르고 결과도 좋은편
  • character 단위 language model 과 machine translation 을 시도
  • tensorflow ByteNet DeepMind 에서 발표한 ByteNet 을 사용해 프랑스어->영어 번역
• Building Convolutional Neural Networks with Tensorflow
• TensorFlow를 이용하여 나만의 사진으로 CNN 학습시켜보기(1)
• 실제 이미지로 CNN 모델을 구현하여 나만의 이미지 분류기를 만들 수 있을까?
• SRCNN in Tensorflow

Conference Meetup

• 2018년 샌프란시스코에서 열린 O’Reilly AI 컨퍼런스의 TensorFlow 세션 녹화 자료
• High Performance Machine Learning with Kubernetes, Istio, and GPUs - San Francisco and Seattle Kubernetes Meetups
• Deploying a Mobile App on Tensorflow - Reshama Shaikh, Nidhin Pattaniyil | PyData Global 2021 - YouTube
• Introduction to Unsupervised and Semi-Supervised Learning in TensorFlow - PyData Global 2021 - YouTube
• 텐서플로 월드2019 행사 핵심요약 1
• 텐서플로우 설치도 했고 튜토리얼도 봤고 기초 예제도 짜봤다면
  • TF-KR 모임
  • NeuralFace
  • 1. 이미지(사람의 얼굴 사진)을 이해하고 스스로 만드는 모델
  • 2. Atari 게임을 화면의 픽셀만 보고 배우는 모델
  • 3. 이미지 버전의 '왕 - 남자 + 여자 = 여왕'
  • 4. 뉴럴 네트워크로 만든 튜링 머신
  • 5. 강화 학습 모델들
  • 6. Question Answering, Language Model
  • 7. Character-level Language Models
  • 8. Teaching Machines to Read and Comprehend
  • 9. Neural Variational Inference for Text Processing
  • 10. Text-based Games using Deep Reinforcement Learning
• Excel + Python + Deep Learning = !. 신정규 - PyCon Korea 2021 - YouTube
• Georgios Balikas - Converting sentence-transformers models to a single tensorflow graph - YouTube
• TF-KR 첫 모임: Zen of NumPy
  • Zen of NumPy
• TF-KR 첫 모임: Tensorflow 모델 디버깅을 위한 팁과 가이드
  • A Practical Guide for Debugging Tensorflow Codes
  • TF-KR 첫 모임: Tensorflow 모델 디버깅을 위한 팁과 가이드
• TF-KR 첫 모임: Machine Intelligence made easy: Vision/Speech API, TensorFlow and Cloud ML
  • Machine Intelligence made easybyKazunori Sato
• TF-KR 첫모임: 텐스플로우를 이용한 얼굴 인식 구현
• 2016-06-18-tensorflow-kr.md
• Tensorflow KR 3차 오프라인 모임 후기
  • 발표자료
  • 프로덕션 환경에서 연구하기 Research in Production Environment
• Electricity price forecasting with Recurrent Neural Networks
  • TF-KR 첫 모임: Electricity Price Forecasting using Recurrent Neural Networks
• TensorFlow KR 두번째 모임 (2017/1/14)
  • Toward Best Practices of TensorFlow Code Patterns
  • Toward Best Practices of TensorFlow Code Patterns
  • 텐서플로 C++ API로 강화학습 구현하기
  • 딥러닝을 이용한 주가 예측
• Building models with tf.text (TF World '19)
• TF Everywhere Application for Beginner - YouTube
• TF Everywhere Application for Developer - YouTube
• TF Everywhere competition - YouTube
• TF Everywhere Tutorial & Guide - YouTube

Docker

• TF-KR 첫 모임: Docker 환경에서 TensorFlow를 설치하고 응용하기
  • Tensorflow in Docker
• TensorFlow on GTX 10-series with Docker
• Deepo - a series of Docker images0
• Dockerfile
• Dockerfile for Pydata Eco Systems with Tensorflow
• NVIDIA docker - Build and run Docker containers leveraging NVIDIA GPUs
• TensorFlow Serving 및 Docker로 신속히 ML 서비스를 제공합니다

GAN

• Awesome-GANs with Tensorflow
• Tensorflow implementation of different GANs and their comparisions
• Collection of generative models in Tensorflow
• Learning Interpretable Latent Representations with InfoGAN
• GANs comparison without cherry-picking
• Anomaly Detection with GANs
  • AnoGAN in tensorflow
• BicycleGAN implementation in Tensorflow
• denoising-diffusion-gan-Tensorflow: Tensorflow implementation of "Tackling the Generative Learning Trilemma with Denoising Diffusion GANs" (ICLR 2022 Spotlight)
• Energy-based generative adversarial network (EBGAN)
  • ebgan in tensorflow
  • 생성된 샘플 이미지가 InfoGAN 에 비해 더 좋아 보이지는 않지만 트레이닝 과정은 논문대로 매우 안정적
  • discriminator 의 loss 를 bce 에서 hinge 로 바꾸고 auto-encoder 를 도입해 discriminator 의 training 을 어렵게 만든게 (일종의 regualarizer 효과) 포인트
  • GAN 트레이닝 과정에서 종종 나오는 collapse 현상 ( GAN 트레이닝 하다 보면 어느 순간 1, 1, 1 ... 만 그려 냄) 을 막기 위해 pull-away term 이라는 regularizer 를 추가했는데 OpenAI 의 InfoGAN 보다 그 효과가 미미
• esrgan-tf2: ESRGAN (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks, published in ECCV 2018) implemented in Tensorflow 2.0+. This is an unofficial implementation. With Colab
• "InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets"
  • supervised_infogan
  • repo 명에 supervised 가 들어간 이유는 원논문과 달리 supervised loss 를 추가해서 학습시켰기 때문
  • 기존의 GAN 논문들을 보면 supervised loss 를 추가할 경우 성능이 더 나빠진다고 했는데, InfoGAN 의 경우는 트레이닝도 더 안정적이고 성능도 더 좋아진 거 같음(GAN 은 정량 평가가 어려움)
  • seed 에 따라 생성된 category 복불복 현상을 피하기 위해 해 본건데 결과가 의외로 좋음
  • InfoGAN 구조상 supervised loss 를 추가한 것이 더 좋을 거 같음
  • 그냥 실제 데이터와 구분되지 않는 그림을 생성하는 것 보다는 명확히 discriminator 가 특정 숫자로 믿게 트레이닝하게 하는 거니깐 트레이닝 속도도 빠를 거로 추정
• SphereGAN-Tensorflow
• StyleGAN — Official TensorFlow Implementation
  • Flickr-Faces-HQ Dataset (FFHQ)
• StyleGAN_WebDemo.ipynb
• Stylegan-art
• stylegan-reproduced
• StyleGAN-Tensorflow
• Semantic Image Synthesis with SPADE (GauGAN) - Tensorflow
• U-GAT-IT — Official TensorFlow Implementation

Installation

• install tensorflow gpu version on macbook pro
• 텐서플로우를 파이참에서 돌려보자
• TensorFlow Serving의 혁신적인 기능들을 확인해 보세요
• How to deploy TensorFlow models to production using TF Serving
• Deploying 🤗 ViT on Kubernetes with TF Serving
• Deploying Keras models using TensorFlow Serving and Flask
• Straighten out a TensorFlow continuous training link using Alibaba Cloud Container Service
• Set up Anaconda + IPython + Tensorflow + Julia on a Google Compute Engine VM
  • cloud.google.com/dataproc/tutorials/jupyter-notebook
• TensorFlow v0.10 Release
• Tensorflow r0.11 Install
• TensorFlow v0.11 Release
• TensorFlow 1.0.0-RC0 Release
• 거품물고 구글 클라우드
• 텐서플로우, 직접 소스 빌드하여 설치하기
• Tensorflow Install Script. MultiVersion Support With Jupyter
• Tensorflow유저를 위한 python virtualenv와 Jupyter 같이 쓰기
• Tensorflow jupyter 머신러닝을 위한 간단환경 설정하기 vagrant 사용
• 파이썬 쥬피터를 이용한 텐서플로우 개발환경 구성하기
• install Tensorflow, OpenAI Gym on WSL
• GIT Source로 TensorFlow r1.2 with GPU support 설치하기 (Cuda 8.0 + python 2.7 + cuDNN5.1)
• sysnet4admin.blogspot.com/search/label/dmdl
• GPU EC2 스팟 인스턴스에 Cuda/cuDNN와 Tensorflow/PyTorch/Jupyter Notebook 세팅하기
• CUDA & CUDNN 설치 및 환경 변수 설정
• Tensorflow 설치하기
• Stop Installing Tensorflow using pip for performance sake!
  • TensorFlow in Anaconda
• TensorFlow: Building Feed-Forward Neural Networks Step-by-Step
• 텐서플로우(Tensorflow) GPU설치 (이보다 더 쉬울 수는 없다!)
• ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory
• AI Practitioners Guide for Beginners
• 머신러닝 개발환경 : 아나콘다, 텐서플로우 설치
• M1 텐서플로우 설치하기

Installation CentOS

• CentOS 7 기반 Multi GPU에 Tensorflow 설치 가이드
• How to Install TensorFlow on CentOS 7

Installation Docker

• 챗봇준비 - docker를 이용하여 tensorflow를 설치 후 간단히 사용해보기
• Docker-based TensorFlow experimental environment
• Establish a TensorFlow Serving cluster easily using Docker and Alibaba Cloud Container Service

Installation Raspberry Pi

• Installing TensorFlow on Raspberry Pi 3 (and probably 2 as well)
• How To Install Tensorflow On The Raspberry Pi
• 라즈베리파이 텐서플로우 설치하는 법
• Installing & Testing Google TensorFlow on Raspberry Pi2

Installation Ubuntu

• Scripts to install and setup Tensorflow and it's dependencies on Ubuntu
• Ubuntu 14.04 에서 아나콘다에 Tensorflow 설치하기
• 우분투 14.04 NVIDIA 그래픽 드라이버 설치 및 cuda, cudnn 설치
• Tensorflow 설치하기 (Ubuntu 16)
• TensorFlow GPU 버전 우분투 16.04에 설치 하기
• Installing Tensorflow GPU on Ubuntu 18.04 LTS
• Google Cloud TF-GPU Setup for Ubuntu 16.04
• How to install Tensorflow GPU with CUDA Toolkit 9.1 and cuDNN 7.1.2 for Python 3 on Ubuntu 16.04-64bit
• UBUNTU 18.04 설치 #2-3 INSTALL TENSORFLOW WITH DOCKER
• UBUNTU 18.04 설치 #1 기본 운영체제의 설치
• Ubuntu 18.04 설치 #2 DOCKER INSTALLATION FOR A.I. RESEARCHER
• UBUNTU 18.04 설치 #3 유틸리티 설치
• Ubuntu 18.04, Nvidia GeForce RTX 2080 Ti, tensorflow, OpenCV, Jupyter Installation
• 텐서플로우를 가장 간단하게 설치하는 방법 – Passion is like genius; a miracle.
• Ubuntu 22.04에 CUDA 사용하도록 Tensorflow 설치하는 방법

Installation Windows

• Windows 10에서 Docker for Windows 설치
• 윈도우에 텐서플로우 with CPU를 위한 도커 설치
• Windows 10 build 14332 에 TensorFlow 설치하기
• Windows 10에서 Tensorflow설치하기
• Python Keras+Tensorflow on Windows7 64bit 설치하기
• Tensorflow Installation in Windows
• 1-1. 윈도우(Windows) 환경에서 Docker를 이용해서 텐서플로우(TensorFlow) 설치하기
• 윈도우즈10에서 텐서플로우Tensorflow 컴파일하기
• Tensorflow - Python에서 모델링하고 윈도우에서 실행시키기
• Tensorflow Visual Studio 2016 C++ 솔루션 최소화하기
• Tensorflow C++ API Gradient Descent Test
• Playing with TensorFlow on Windows
• Running Tensorflow implementation of neural Style via Ubuntu-Bash on Windows 10
• TensorFlow for Windows
• install TensorFlow on Windows 10 Bash (include graphiclib)
• Using TensorFlow in Windows with a GPU
• How to run TensorFlow with GPU on Windows 10 in a Jupyter Notebook
• Docker나 가상머신 없이 Window에서 TensorFlow 시작하기: tensorflow-gpu + Window (7,10) 설치 가이드입니다
• GPU TensorFlow on Window 10
• TensorFlow version 1.0.0-rc2 on Windows: “OpKernel ('op: ”BestSplits“ device_type: ”CPU“') for unknown op: BestSplits” with test code
• TensorFlow-v1.0.0 + Keras 설치 (Windows/Linux/macOS)
• 윈도우7(32bit)에서 텐서플로우 구동을 위한 우분투 개발환경 구축하기
• 윈도우에 TensorFlow를 설치하는 쉬운 방법 using Anaconda 
• Changing your hardware to achieve faster Deep Learning on your PC
• Installing Tensorflow with CUDA, cuDNN and GPU support on Windows 10
• 2020, TensorFlow 2.0 GPU, Keras, & Python 3.7 in Windows 10

Library

• A Curated List Of Dedicated Resources- Tensorflow Libraries
• BMW InnovationLab - This organization contains open source software published by the developers and partners of the BMW InnovationLab
• Caffe to TensorFlow
• cdc-fraud-detection-demo: Realtime Credit Card fraud detection, using CDC (Change Data Capture) data source and TensorFlow model from a Kaggle competition
• deeplab2: DeepLab2 is a TensorFlow library for deep labeling, aiming to provide a unified and state-of-the-art TensorFlow codebase for dense pixel labeling tasks
• DeepOSM
• Dynamic Neural Manifold --or-- Dynamic Neural Networks in Tensorflow
• Edward is a Python library for probabilistic modeling, inference, and criticism
• enuSpace-Tensorflow
  • enuSpace Tensorflow Manual
  • enuSpace Tensorflow github
  • enuSpace Manual
• fttables : HDF5 interface for Tensorflow
• glow Code for reproducing results in "Glow: Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions"
• Horovod: TensorFlow를 위한 Uber의 오픈소스 분산 학습 프레임워크
  • Meet Horovod: Uber’s Open Source Distributed Deep Learning Framework for TensorFlow
  • Uber 내부 ML- 서비스 플랫폼인 Michelangelo의 딥러닝 툴킷의 오픈소스 구성 요소
  • 바이두의 논문에서 소개된 TensorFlow ring-allreduce algorithm을 기반으로 시작하여, 최근에는 nVidia의 NCCL로 변경
  • Distributed TensorFlow using Horovod - Reduce training time for deep neural networks by using many GPUs
  • Create Horovod cluster easily using Ansible
  • Horovod를 활용하여 Tensorflow에서 Multi GPU로 학습하기 (BERT Distributed Training 해보기)
• Lingvo: A TensorFlow Framework for Sequence Modeling
• Ludwig - a toolbox that allows to train and test deep learning models without the need to write code
  • Introducing Ludwig, a Code-Free Deep Learning Toolbox
  • Introducing Uber’s Ludwig A New Toolbox for Training Deep Learning Models Without Writing Any Code
  • Ludwig v0.2 Adds New Features and Other Improvements to its Deep Learning Toolbox
• Magenta
  • Connecting with Music Through Magenta.js
  • Generate your own sounds with NSynth
  • Onsets and Frames: Dual-Objective Piano Transcription polyphonic 피아노 음악 녹음을 위한 새로운 모델
  • Generating Nintendo Music Over the Phone in Python with Magenta and Twilio
• mesh: Mesh TensorFlow: Model Parallelism Made Easier
• mltest: Automatically test neural network models in one function call
• Nvidia-docker 기반 Tensorflow 사용하기
• NVIDIA TensorRT | NVIDIA Developer
  • NVIDIA TensorRT-LLM Supercharges Large Language Model Inference on NVIDIA H100 GPUs | NVIDIA Technical Blog
  • tensorrt-toy: tensorrt-toy code
• paddlepaddle.org
  • PaddlePaddle: Baidu’s DL Framework
  • Run Deep Learning with PaddlePaddle on Kubernetes
  • Visual DL
• Phobrain - Photo classification with TensorFlow For Poets
• Polyaxon - A platform that helps you build, manage and monitor deep learning models
• Pretty Tensor: Fluent Networks in TensorFlow
• QuickDraw-AirGesture-tensorflow: Implementation of QuickDraw - an online game developed by Google, combined with AirGesture - a simple gesture recognition application
• Raspberry Pi - Installing TensorFlow on Raspberry Pi 3 (and probably 2 as well)
  • TensorFlow 1.9 Officially Supports the Raspberry Pi
• S4TF
  • fast.ai Embracing Swift for Deep Learning
    • 딥러닝에 Swift를 도입하는 fast.ai
  • swiftML - Swift library for Machine Learning based on Swift for TensorFlow Project
    • S4TF 라이브러리를 베이스로, 전통적으로 많이 사용되어 오던 머신러닝 알고리즘을 Swift 언어로 구현, API화
    • 현재 지원되는 알고리즘 AdaBoost, BernoulliNB, GaussianNB, MultinomialNB, DecisionTree, GradientBoostingRegressor, GradientDescentLinearRegression, KMeans, KNNClassifier, KNNRegressor, LeastSquaresLinearRegression, Logistic Regression, PCA, RandomForest, SingularValueDecompositionLinearRegression
    • 각 알고리즘의 사용 방법에 대한 예제 주피터 노트북이 모두 작성
  • Introduction to Swift for TensorFlow
• Scatteract - a framework to automatically extract data from the image of scatter plots
• Scikit Flow: Easy Deep Learning with TensorFlow and Scikit-learn
• SpecAugment that speech data augmentation method which directly process the spectrogram with Tensorflow, introduced by Google Brain
• spleeter - Deezer source separation library including pretrained models

  • TF 2.0 + TF 1.x Compat 기반 작성

  • 여러 종류의 음원이 섞여 있는 음악 파일에서, 각 음원을 분리해 내는 pretrained 된 모델 제공. 지원되는 음원 분리 방식은 세 가지

    • 1. Vocals (singing voice) / accompaniment separation (2 stems)
    • 2. Vocals / drums / bass / other separation (4 stems)
    • 3. Vocals / drums / bass / piano / other separation (5 stems)
  • 1. 설치

    $ git clone https://github.com/Deezer/spleeter
    $ conda env create -f spleeter/conda/spleeter-cpu.yaml (gpu 버전은 cpu를 gpu로 교체)
    $ conda activate spleeter-cpu
    

  • 2. 실행 spleeter separate -i spleeter/audio_example.mp3 -p spleeter:2stems -o output
• TensorBoard.dev - Easily host, track, and share your ML experiments for free
  • Add Tensorboard into running docker
  • Jupyter notebok tensorboard 실행하기 20160706
  • TensorBoard support Embedding Visualization
  • Tensorboard Embedding Visualization
  • AutoEncoder 에서 뽑은 Z vector Tensorboard 에서 보기
  • 텐서보드(TensorBoard) 시작하기
  • tensorboard-embedding-visualization - Visualize embedding on tensorboard with thumbnail images
    • 함수한번 호출 하면 특정 데이터셋에 대한 sprite 이미지와 라벨파일 전부 자동으로 만들어주고 embedding 정보까지 저장
    • 예제는 mnist라 1채널 이미지인데 3채널 이미지도 동작
    • 사용법
      • 1. 모델소스와 pre-trained 모델을 로딩
      • 2. embedding 확인할 데이터셋을 로딩
      • 3. summary_embedding_with_labels를 호출
  • Debugging & Visualising training of Neural Network with TensorBoard
  • Jupyter-Tensorboard: Start tensorboard in Jupyter notebook
  • What-If Tool tensorboard plugin
    • What-If Tool demo - binary classifier for smile detection in images - CelebA dataset
  • TensorBoard 빌드하기
• TensorBuilder is light wrapper over TensorFlow that enables you to easily create complex deep neural networks using the Builder Pattern through a functional fluent immutable API
• TensorDebugger(TDB): Visual Debugger for TF
  • TensorFlow Debugger (tfdbg) Command-Line-Interface Tutorial: MNIST
  • How to Use TensorFlow Debugger (tfdbg) with tf.contrib.learn
  • TensorFlow Debugger Screencast
  • TDB
  • 50-mnist-tfdbg.py
  • TensorFlow에서의 디버깅을 손쉽게 해주는 tfdbg를 소개해 드립니다
• TensorFire: blazing-fast in-browser neural networks
• tensorfollow - 텐서팔로우 - 텐서플로우로 구현된 코드 & 프로젝트들을 따라해보자!
• TensorForce : TF용 강화학습 라이브러리
• TensorFlow Agents
  • Introduction to TF Agents and Deep Q Learning (Reinforcement learning with TensorFlow Agents) - YouTube
• Tensorflow-cl - Run Tensorflow on OpenCL™ 1.2 devices
• TensorFlow FileSystem TFFS
  • TensorFlow Filesystem — Access Tensors Differently
• TensorFlow Graphics
  • Introducing TensorFlow Graphics: Computer Graphics Meets Deep Learning
• Tensorflow Hub
  • Hello. Welcome to the TensorFlow Hub
  • TensorFlow Hub
  • Introducing TensorFlow Hub: A Library for Reusable Machine Learning Modules in TensorFlow
  • TensorFlow.Data 및 TensorFlow Hub
  • How to use TensorFlow Hub with code examples
  • 새로운 TensorFlow Hub 웹 경험
• tensorflow-image-models: TensorFlow port of PyTorch Image Models (timm) - image models with pretrained weights
• TensorFlow.js
  • tfjs/GALLERY.md
  • tfjs-examples/angular-predictive-prefetching at master · tensorflow/tfjs-examples
  • github.com/zaidalyafeai/tensorflowjs-binary
  • Introducing TensorFlow.js: Machine Learning in Javascript
  • A Gentle Introduction to TensorFlow.js
  • demo
  • TensorFlow backend for TensorFlow.js via Node.js
  • 소개 및 데모
  • Deep learning in your browser: A brisk guide
  • Real-time Human Pose Estimation in the Browser with TensorFlow.js
  • Visualizing Pose with Pts and tensorflow.js
  • tensorflow-js로 만들어본 RL 예제
    • 1. environment
    • 2. Deep-sarsa
  • How to build a Teachable Machine with TensorFlow.js
  • A Project Based Introduction to TensorFlow.js
  • An Introduction to TensorFlow.js with Nick Kreeger
  • Playing Mortal Kombat with TensorFlow.js. Transfer learning and data augmentation
  • Introducing TensorSpace.js — A Way to 3D Visualize Neural Networks in Browsers
  • TensorFlow.js: 웹 프론트엔드에서 머신러닝 활용하기
  • 자바스크립트로 머신러닝하세요! 텐서플로우 자바스크립트 소개
  • Face and hand tracking in the browser with MediaPipe and TensorFlow.js
  • Not Hotdog with Keras and TensorFlow.js
  • Build A Machine Learning Image Classifier with TensorFlowJs
  • Face and hand tracking in the browser with MediaPipe and TensorFlow.js
  • Face and hand tracking in the browser with MediaPipe and TensorFlow.js
  • Build a machine learning node for Node-RED using TensorFlow.js
  • Speech Recognition with TensorFlow.js
  • TensorFlow.js로 브라우저에서 텐서플로우를 사용하는 방법 - ITWorld Korea
  • Build a Voice Assistant using Javascript w/Tensorflow For Beginner
  • Realtime Object Detection with MobileNet - ML with Tensorflow.js
  • 자바스크립트로 만드는 인공지능 - TensorFlow.js - YouTube
  • Real-time AR Sudoku solver - Made with TensorFlow.js - YouTube
  • TensorFlow.js의 2021년
  • Predicting Diabetes using Logistic Regression with TensorFlow.js | Deep Learning for JavaScript Hackers (Part I)
  • TensorFlow로 디자인시스템 만들기. 이 블로그 포스팅은 저에게 매우 의미 있는 순간입니다. 저는 지난해부터… | by Jude Park | Aug, 2021 | Medium
  • Real time motion capture for VTubers - Made with TensorFlow.js - YouTube
  • TFJS로 아이콘 ‘맞춤법 검사기’ 만들기. Discover | by Jude Park | Mar, 2022 | Medium
  • TFJS로 아이콘 ‘맞춤법 검사기’ 만들기(2). 이전 포스팅 | by Jude Park | Mar, 2022 | Medium figma 사용의 복잡도를 해결하려는, 한 마디로 딥블루닷 deep bluedot같은 경우와 비슷해보임
  • face-api.js
    • face-api.js — JavaScript API for Face Recognition in the Browser with tensorflow.js
  • Handtrack.js: Hand Tracking Interactions in the Browser using Tensorflow.js and 3 lines of code
  • Pose Animator
  • tensorspace - Neural network 3D visualization framework, build interactive and intuitive model in browsers, support pre-trained deep learning models from TensorFlow, Keras, TensorFlow.js https://tensorspace.org
    • TensorSpace.js
  • twilio
    • How Positive was Your Year with TensorFlow.js and Twilio
      • TensorFlow.js는 긍정/부정 감정 레이블과 CNN/LSTM의 두 가지 모델 아키텍처를 고려하여 IMDB에서 제공한 25,000개의 영화 리뷰에 대해 사전 훈련된 모델을 제공
      • 여기서는 CNN을 사용해 Twilio API에서 오래된 문자 메시지를 검색하고 정규식으로 입력을 정리하고 JavaScript의 TensorFlow를 사용해 텍스트에 대한 감정 분석 수행
  • zeplin-ml: Object detection based on screens from Zeplin
    • Zeplin ML: a ML plugin for Zeplin - YouTube
    • TensorFlow로 디자인시스템 만들기. 이 블로그 포스팅은 저에게 매우 의미 있는 순간입니다. 저는 지난해부터… | by Jude Park | Medium zeplin-ml
• TensorFlow Lattice
  • TensorFlow Lattice: Flexibility Empowered by Prior Knowledge
  • TensorFlow Lattice: 사전 지식을 기반으로 한 유연성 강화
  • TensorFlow for JavaScript
• tensorflow_macos: TensorFlow for macOS 11.0+ accelerated using Apple's ML Compute framework
• tensorflow-pix2pix - A lightweight pix2pix Tensorflow implementation
  • pix2pix GAN in TensorFlow 2.0
  • A Gentle Introduction to Pix2Pix Generative Adversarial Network
• TensorFlow Probability 확률론적 프로그래밍
  • TFP는 TensorFlow를 기반으로하는 Python 라이브러리로서 현대 하드웨어에서 확률모델과 딥러닝을 쉽게 결합해 우리 주변의 불확실성을 모델링 가능
  • TFP를 사용하면 다음을 수행 가능
    • 대화식으로 데이터 탐색
    • 다른 모델을 빠르게 평가
    • 최신의 벡터화된 하드웨어 가속기를 자동으로 이용
    • 쉬운 실행. 전문적으로 제작되고 테스트되었으며 Google 클라우드를 지원하며 활발한 오픈소스 커뮤니티에서 지원
  • 현실세계에서 불확실성은 어디에서나 볼 수 있기 때문에 확률론적 프로그래밍에는 금융, 가스 산업 등을 포함한 다양한 응용 존재
  • Introducing TensorFlow Probability
  • Industrial AI: BHGE’s Physics-based, Probabilistic Deep Learning Using TensorFlow Probability— Part 1 #소개
  • An introduction to probabilistic programming, now available in TensorFlow Probability
  • aka "Bayesian Methods for Hackers": An introduction to Bayesian methods + probabilistic programming with a computation/understanding-first, mathematics-second point of view. All in pure Python ;)
  • Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers
  • Experimenting with autoregressive flows in TensorFlow Probability
• Tensorflow-Project-Template - A best practice for tensorflow project template architecture
• TENSORFLOWSHARP
  • 01. 기본 함수 사용하기(콘솔 앱)
  • 02. TENSORFLOW 모델 사용하기(WINFORM 앱)
  • 03-1 내가 만든 TENSORFLOW SLIM 모델 사용 (INCEPTIONV1 CKPT TO PB CONVERSION)
  • 03-2 내가 만든 TENSORFLOW SLIM 모델 사용 (INCEPTIONV1 PREPROCESSING IN TENSORFLOWSHARP))
• TensorFlow.text
  • Google launches TensorFlow.Text library for language AI models
• tensorflow-triplet-loss: Implementation of triplet loss in TensorFlow
• TensorflowTTS - Real-Time State-of-the-art Speech Synthesis for Tensorflow 2
• Tensorlang, a differentiable programming language based on TensorFlow
• TensorLy: Tensor Learning in Python
  • 텐서 학습을 간단하고 접근하기 쉽게 만드는 것을 목표로하는 파이썬 라이브러리
  • 텐서 분해, 텐서 학습 및 텐서 대수를 쉽게 수행
  • 백엔드 시스템은 NumPy, MXNet 또는 PyTorch를 통해 완벽하게 계산을 수행하고 CPU 또는 GPU에서 규모에 따라 메소드를 실행
  • Keynote: Anima Anandkumar - Tensorly: A Flexible Python Framework for Machine Learning
• TensorNets
• tensorpack
  • Tensorpack과 Multigpu를 활용한 빠른 트레이닝 코드 작성하기
  • Tensorpack 구조 이해하기 - ModelDesc와 Trainer를 중심으로
  • Tensorpack tutorial
• tensorport.com
• TensorSpace - a neural network 3D visualization framework built by TensorFlow.js, Three.js and Tween.js
• tensortalk.com
• tensorwatch - Debugging, monitoring and visualization for Deep Learning and Reinforcement Learning
• texar - Toolkit for Machine Learning, Natural Language Processing, and Text Generation, in TensorFlow https://asyml.io
• tfds-korean: A collection of Korean Text Datasets ready to use using Tensorflow-Datasets
  • Catalog | tfds-korean
• tf-explain implements interpretability methods as Tensorflow 2.0 callbacks to ease neural network's understanding
  • Introducing tf-explain, Interpretability for TensorFlow 2.0
• TFLearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow
• TFLearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow
• TFP(Tensors Fitting Perfectly) 정적분석 툴
  • 프로그램 실행 없이 정적으로 분석해, 현재 작성중인 코드에서, Tensor의 shape가 미스매치나는 곳이 있는지 분석
  • 작성된 함수나 모듈이 많은 경우, 모든 모듈을 실행하지 않고 미스매치를 발견할 수 있으므로 시간 절약
  • 사용법; assert 를 사용해서, 두 Tensor에 대한 shape을 체크후 정적 분석툴 명령인 doesitfit 을 수행
  • 현재는 S4TF를 위해서 개발, Python 및 다른 언어로 지원 확장 및 IDE에서 지원가능한 형태로 포팅 예정
• TF-Ranking
  • Introducing TF-Ranking - Google’s New Framework for Solving Ranking Problems
• TFX TensorFlow Extended (TFX) - an end-to-end platform for deploying production ML pipelines
  • Introducing the TFX interactive notebook
  • TFX와 함께 머신러닝 파이프라인 개발하기. 당근마켓에서는 머신러닝 모델을 효과적으로 적용하기 위한 방법에 대해서도… | by Ukjae Jeong | 당근마켓 팀블로그 | Mar, 2022 | Medium
• TOCO: 텐서플로우 라이트 최적화 컨버터
• white-box-layer
• ZhuSuan - A Library for Bayesian Deep Learning, Generative Models, Based on Tensorflow http://zhusuan.readthedocs.io

LSTM

• Implementing a many-to-many LSTM in TensorFlow?
• A noob’s guide to implementing RNN-LSTM using Tensorflow
• LSTM을 텐서플로우 안 쓰고 행렬 연산으로 직접 구해보기
• LSTM by Example using Tensorflow
• Introduction to LSTMs with TensorFlow
• An Introduction to LSTMs in Tensorflow
• Sequence Tagging with Tensorflow - bi-LSTM + CRF with character embeddings for NER and POS
  • Named Entity Recognition with Tensorflow
  • Serving a model with Flask - How to deploy a simple python API with Flask
  • Simple Flask API for a Tensorflow Model

R

• Machine Learning with TensorFlow(R version)

Reinforcement Learning RL

• TensorFlow and deep reinforcement learning, without a PhD (Google I/O '18)
• Simple Reinforcement Learning with Tensorflow: Part 3 - Model-Based RL
• Implementation of Relational Deep Reinforcement Learning
  • 매우 중요한 self-attention. attention 개념은 attention is all you need로 시작, 최근 bert 모델까지 사용
  • NLP 뿐만 아니라 이미지에서 relational network라는 이름으로 관계에 대한 attention을 계산하는데 사용
  • RL에서는 Relational Deep Reinforcement Learning이라는 논문을 통해 사용 확인하였으나 구현체는 없어서 직접 구현
  • self-attention의 개념이 적용되어 실제로 필터들이 이미지의 어느 곳을 집중해서 보고있는지 까지 확인 가능
  • 왼쪽은 실제 attention이 어디에서 잡히는지, 오른쪽은 실제 벽돌깨기 환경
  • 움직이는 공과 하단의 바가 attention으로 잡히는 것을 확인 가능
• Tensorflow 2.0 강화학습 코드 작성(off policy A2C)
• RL-with-TF-2.0 - Tensorflow 2.0 Reinforcement Learning
• distributed_reinforcement_learning: implementation of distributed reinforcement learning with distributed tensorflow
• async-rl-tensorflow - Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
• TensorForce: A TensorFlow library for applied reinforcement learning
• TensorLayer: New TF Wrapper
  • Presenting TensorLayer for Researchers and Engineers: A transparent Deep Learning and Reinforcement Learning Library

RNN

• char-rnn-tensorflow - Multi-layer Recurrent Neural Networks (LSTM, RNN) for character-level language models in Python using Tensorflow
• word-rnn-tensorflow - Multi-layer Recurrent Neural Networks (LSTM, RNN) for word-level language models in Python using TensorFlow
• Practical Examples for RNNs in Tensorflow http://www.wildml.com/2016/08/rnns-in-tensorflow-a-practical-guide-and-undocumented-features
  • RNNS IN TENSORFLOW, A PRACTICAL GUIDE AND UNDOCUMENTED FEATURES
    • RNNs in Tensorflow, A Practical Guide and Undocumented Features
• Introduction to Recurrent Networks in TensorFlow
• Introduction to Recurrent Networks in TensorFlow
• How to build a Recurrent Neural Network in TensorFlow (1/7)
• Using the RNN API in TensorFlow (2/7)
• Using the LSTM API in TensorFlow (3/7)
• Using the Multilayered LSTM API in TensorFlow (4/7)
• Using the DynamicRNN API in TensorFlow (5/7)
• Using the Dropout API in TensorFlow (6/7)
• TensorFlow RNN Tutorial
• [카카오톡 대화 생성기(http://jsideas.net/python/2017/04/05/kakao_rnn.html)
• Python Deep Learning tutorial: Create a GRU (RNN) in TensorFlow
• Implementing an RNN in Tensorflow - Recurrent Neural Network
• How to build a lyrics generator using Python and RNNs

Rust

• rust: Rust language bindings for TensorFlow

Time Series

• TensorFlow Tutorial for Time Series Prediction
• 일본어
  • Tensorflow RNN을 통한 정현파 예측
  • Sin 데이터 예측
• Time series prediction with multiple sequences input - LSTM LSTM 데이터 예측에 대한 입력 처리에 대한 글
• LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION 주가 예측 및 정현파 예측
  • LSTM Neural Network for Time Series Prediction
• Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 국제선 승객에 관한 시계열 예측 문제
• TF-KR 첫모임: CNN과 Data Mutation을 이용한 Time Series Classification
  • Time series classification
• Time series classification with Tensorflow

Transformer

• transformer - TensorFlow implementation of Attention Is All You Need. (2017. 6)
• Tensorflow Implementation of Pathnet from Google Deepmind
• TensorFlow implementation of Thin Plate Spline Spatial Transformer Network
• A Transformer Chatbot Tutorial with TensorFlow 2.0
• Transformer model for language understanding
• T2T: Tensor2Tensor Transformers - A library for generalized sequence to sequence models
  • Tensor2Tensor 라이브러리로 딥 러닝 연구를 가속화할 수 있습니다
  • Training Cutting-Edge Neural Networks with Tensor2Tensor and 10 lines of code
• Transformer-TF2: TensorFlow implementation of "Attention is all you need (Transformer)"
• vision-transformer-tf: Reproduction of Vision Transformer in Tensorflow2. Train from scratch and Finetune
  • Vision transformer를 추가적인 method 적용 없이 논문에 있는 method만을 이용해 재현
  • tenosrflow에서 ViT 를 scratch 부터 학습하는 코드는 존재하지 않아서 타겟 논문 'An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale' 와 'How to train your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision Transformers'으로 진행
  • tensorflow로 구현된 제 ViT 코드의 경우 TPU를 이용하여 빠르게 학습
• vit-tensorflow: Vision Transformer Cookbook with Tensorflow

Troubleshooting

• ImportError: numpy.core.xxx failed to import

Tutorial

• TensorFlow 시작하기
• Tensorflow Tutorial : Part 1 – Introduction
• Tensorflow Tutorial : Part 2 – Getting Started
• Tensorflow Tutorial : Part 3 -Building your first model
• TensorFlow Tutorial
  • sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth=True)))
    • session이 필요한 최소한의 자원만 할당해서 사용할 것을 강제하는 옵션
    • 여러 명이 서버에 붙어서 프로그램을 실행하는 경우 반드시 이 옵션을 사용해야지 GPU 자원을 공유해서 사용 가능
  • TensorBoard 설정하기
    • 실시간 업데이트(X) 2분마다 업데이트
    • Early Stopping 및 Index Shuffling
    • Save & Load Parameters - 학습된 모델을 저장하고 불러오는 기능
    • Load Pre-defined Computation Graph and Trained Parameters - Computation Graph를 불러오는 기능
  • TF learn 소개
    • Part 2. Deep Reinforcement Learning (강화학습 소개)
    • 게임의 룰을 쉽게 바꿔가면서 강화학습시킬 수 있는 재밌는 예제
    • 녹색점을 먹으면 보상을 받고, 빨간점을 먹으면 페널티를 받는 게임
    • 패널티의 점수를 바꿔보면 학습되는 양상이 변화
    • 패널티가 적으면 빨간점을 좀 먹더라도 녹색점을 많이 먹는 방향으로 움직이는데, 패널티가 크면 빨간점 근처에는 가지도 않으려 한다
• Tensorflow Tutorial from Google Brain
  • DeepLearningSchool2016.pdf
  • TensorFlow Tutorial (Sherry Moore, Google Brain)
  • TensorFlow Tutorial
• 텐서플로우 시작하기
• 텐서플로우(TensorFlow) 시작하기
• 텐서플로 걸음마 (TensorFlow Tutorial)
  • github.com/uosdmlab/tensorflow-tutorial 텐서플로 걸음마
• TensorFlow - 딥러닝을 위한 TensorFlow
• The Ultimate List of TensorFlow Resources: Books, Tutorials, Libraries and More
• Code of TensorFlow Study
• s2 lab1-1: API.ai concept and terms
• s2 lab1-2: API.ai making bot demo
• s2 lab1-2: API.ai chat-bot demo (in English)
• Tensorflow internal
• 텐서플로 시작하기
• 텐서플로우 기초 이해하기 20160623
• TensorFlow 로 시작하는 기계 학습과 딥 러닝
• 텐서플로우 Basic
• How to Train Your First TensorFlow Model in PyCharm | JetBrains
  • PyCharm 노트북 통합으로 TensorFlow 모델 구축·학습. Fashion MNIST 로드, 두 가지 Keras 모델 구성, 혼동 행렬·신뢰도 바 시각화
• dsmoon.tistory.com/category/Deep Learning/TensorFlow
• TensorFlow Tutorial
• Simple tutorials using Google's TensorFlow Framework
• TensorFlow-Tutorials - Introduction to deep learning based on Google's TensorFlow framework. These tutorials are direct ports of Newmu's Theano Tutorials
• Lecture 7: Introduction to TensorFlow
• CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research
  • CS 20 : Tensorflow for Deep Learning Research ipynb notebooks
  • CS20(TensorFlow) Lecture Note (1),(2): Overview & TensorFlow Operation 13 Aug 2018 | tensorflow
  • CS 20 : TensorFlow for Deep Learning Research tf 2.0
• CS224d: TensorFlow Tutorial Bharath Ramsundar
  • CS224D Lecture 7 - 19th Apr 2016
• Keras as a simplified interface to TensorFlow: tutorial
• TensorFlow Tutorial— Part 1
  • 텐서플로우 튜토리얼 – 1
• Tensorflow Tutorial — Part 2
• TensorFlow Tutorial — Part 3
• Tensorflow Tutorials using Jupyter Notebook
• Jupyter with tensorflow on windows
• Deep Learning Tutorials in 6 Weeks
• Tensorflow implementations
• MNIST classification by TensorFlow
  • MNIST
  • vis_cnn_mnist.ipynb
  • vis_mlp_mnist.ipynb
  • vis_rnn_mnsit.ipynb
  • tensorflow example1
  • tensorflow-cnn-visualization - Visualizing cnn feature maps and filters on tensorboard
  • Fashion MNIST test
• tf_cnnvis - CNN visualization tool in TensorFlow
• MNIST for ML beginners
• tensorflow-mnist-tutorial
• 3. 텐서플로우(TensorFlow)를 이용한 MNIST 문자 인식 프로그램 만들기
• JPEG 이미지를 Tensorflow 입력으로 변환 (MNIST 참조)
• JPEG 이미지를 Tensorflow 입력으로 변환 (CIFAR10 참조)
• 딥러닝 CIFAR-10 CNN 예제에 내 사진을 넣어서 학습 시켜 보자
• Image Classification with CIFAR-10 dataset
• CIFAR-10 Image Classification in TensorFlow
• face_recognition
  • MNIST의 Gray 이미지가 아니라 Color 이미지를 resize 해서 간단히 학습시키는 예제
  • 학습 자체는 매우 단순했고, 학습 데이터 량도 작고, 작은 이미지로 resize 시켜서 모든 학습 데이터를 numpy data 형식(npz)으로 하나의 파일로 저장한 다음에 로드
• Convolutional Neural-Network for MNIST
• CNN vs RNN 을 이용하여 MNIST 데이타셋 다루기
• 10. 텐서플로우(TensorFlow)를 이용해서 MNIST 숫자 분류를 위한 Convolutional Neural Networks(CNNs) 구현해보기
• python – MNIST 데이터 세트 만들기 (MNIST 형식과 동일)
• 혼공머신-번외편 패션 MNIST의 레이블명을 데이터셋에서 가져오기
• VisualizeMnist - real-time visualization of a network recognizing digits from user's input
• AI 코드 리뷰 Fashion MNIST Tutorial - Tensorflow 2.0 Deep Learning Code Review
• ActiveLearning-MNIST.ipynb
  • MNIST로 Active Learning 하기 - Labeling 시간을 줄여보자
• 실제 이미지 데이터를 활용한 CNN 모델 구현하기
• Simple end-to-end TensorFlow examples
• TensorFlow Examples
  • 초보자를 위한 텐서플로2 노트북
  • 초보자를 위한 텐서플로1 노트북
• Fizz Buzz in Tensorflow
  • Fizz Buzz in TensorFlow
• Julia Ferraioli, Amy Unruh, Eli Bixby - Diving into Machine Learning through TensorFlow - PyCon 2016
• codeonweb.com/course/tensorflow
• Gentlest Introduction to Tensorflow
• Gentlest Introduction to Tensorflow: Part 2
• Study_TensorFlow
• Intro to ML and TensorFlow Tutorial
• TensorFlow Tutorial #01 - Simple Linear Model
• TensorFlow Tutorial #02 - Convolutional Neural Network
• TensorFlow Tutorial #03 - PrettyTensor
• Google I/O Extended Seoul 2016 - Tensorflow 101
• TensorFlow at Google I/O 2018
• 모두를 위한 ML/DL 예제 실행
• Google TensorFlow Tutorial
  • 후기
• TensorFlow Variable-Length Sequence Classification
• TensorFlow-Examples/multigpu_basics.py
• DL with Neural Networks and TensorFlow Introduction
• ML with Python
• TensorFlow in a Nutshell — Part One: Basics
• TensorFlow in a Nutshell — Part Two: Hybrid Learning
• TensorFlow in a Nutshell — Part Three: All the Models
• Learning TensorFlow
• Practical tutorials and labs for TensorFlow used by Nvidia, FFN, CNN, RNN, Kaggle, AE
• solarisailab.com/archives/category/tensorflow
• github.com/tensorflow/models 프로젝트를 시작할 때 인터넷에 공개된 오픈소스 프로젝트를 clone해서 수정해서 사용하면 개발기간을 단축
• TensorFlow Data Input (Part 1): Placeholders, Protobufs & Queues
• TensorFlow-Slim image classification library
• TF-Slim: A high level library to define complex models in TensorFlow
  • TensorFlow-Slim TF-slim
  • 윈도우에서 Tensorflow slim 모델 사용하기 - 0. Intro
  • Image Classification and Segmentation with Tensorflow and TF-Slim
  • TF-Slim 시작하기
• Image Segmentation using deconvolution layer in Tensorflow
• Semantic Segmentation
• 윈도우에서 Tensorflow slim 모델 사용하기 - 3.1 Caltech 이미지 다운로드
• (TF 1.1 & Slim) 4 학습된 모델 사용하기( Caltech)
• 텐서플로 강의 (편집본)
• 텐서플로 강의 (Full)
• github.com/leechanwoo/tensorflow-projects
• learningtensorflow.com
• pythonkim.tistory.com/category/머신러닝_김성훈교수님
• pythonkim.tistory.com/텐서플로우
• Re: 제로부터시작하는텐서플로우
• Machine Learning using Google's TensorFlow 17-May-2016
• TensorFlow For Poets
• ML_Practice with TensorFlow TensorFlow를 이용한 머신러닝 공부 자료
• 텐서플로우-#1 자료형의 이해
• 텐서플로우 #2 - 행렬과 텐서플로우
• 텐서플로우 #3-숫자를 인식하는 모델을 만들어보자
• 딥러닝을 이용한 숫자 이미지 인식 #1/2
• 딥러닝을 이용한 숫자 이미지 인식 #2/2
• 텐서보드를 이용하여 학습 과정을 시각화 해보자
• 텐서플로우 - 파일에서 학습데이타를 읽어보자#1
• 텐서플로우 - 파일에서 학습데이타를 읽어보자#2 (Reader와 Decoder)
• 연예인 얼굴 인식 모델을 만들어보자 - #1. 학습 데이타 준비하기
• 연예인 얼굴 인식 모델을 만들어보자 #2 CNN 모델을 만들고 학습 시켜보기
• 연예인 얼굴 인식 서비스를 만들어보자 #2-CSV에 있는 이미지 목록을 텐서로 읽어보자
• 얼굴 인식 모델을 만들어보자
  • #3 - 학습된 모델로 예측하기
  • #4 클라우드를 이용하여 학습 시키기
  • #5-학습된 모델을 Export 하기
  • #6 - CloudML을 이용하여 예측하기
• 머신러닝으로 얼굴 인식 모델 개발 삽질기
• CNN을 이용한 얼굴 분류기
• Learning Machine Learning with TensorFlow
• TensorFlow Tutorials
• Visualizing Neural Network Layer Activation (Tensorflow Tutorial)
• Visualizing TensorFlow Graphs in Jupyter Notebooks
• An implementation of weight/bias initializers and batch normalization in Tensorflow. MNIST database is used to show performance-comparison
• Style Transfer (Neural Style) - A tensorflow implementation of style transfer (neural style)
• Picking an optimizer for Style Transfer
• Fast Style Transfer - A tensorflow implementation of fast style transfer
• deep-photo-styletransfer-tf
• Neural Style Transfer: Creating Art with Deep Learning using tf.keras and eager execution
• Style Transfer - This Repo is originated from cs231n(2017) Assignment Repository
• Tensorflow and deep learning, without a PhD, Martin Gorner, Google
• Tensorflow and deep learning - without a PhD by Martin Görner
  • Tensorflow and deep learning without a PhD - part 1
  • Tensorflow and deep learning without a PhD - part 2
  • Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D.
• Learning Tensorflow - Beginner-level tutorials for a powerful framework
• TensorFlow Python API Upgrade Utility
  • Tensorflow 0.x => 1.0 Migration Guide
• Advanced TensorFlow - Collection of (Little More) Advanced TensorFlow Implementations
• TensorFlow Tutorial
• Getting started with Tensorflow
• TensorFlow Tutorials with YouTube Videos
  • TensorFlow
• 랩탑으로 tensorflow 도전하기 - tensorflow 설치
• 랩탑으로 tensorflow 도전하기 - tutorial
• CNN 초보자가 만드는 초보자 가이드 (VGG 약간 포함)
• 5장 다중 계층 신경망 (Multi-Layer Neural Network)
• deep_learning_4_ai - Works and thoughts on how might deep learning help to achieve artificial intelligence
• 모두를 위한 TensorFlow
  • (1) window 설치, 기본 개념
  • (2) 선형 회귀 기본
  • (3) Gradient descent algorithm 기본
  • (4) 다중 선형 회귀 기본
  • (5) 다중 선형 회귀 구현하기
  • (6) Logistic Classification 기본
  • (7) Logistic Classification의 cost 함수
• tensorflow를 이용한 선형 회귀 분석
• github.com/maestrojeong/tensorflowcoding
• github.com/ubro/tensor-sample
• 2017년 겨울 끝자락: Tensorflow study
• 10 minutes Practical TensorFlow Tutorial for quick learners
• How to use tensorflow api
• github.com/maestrojeong/tensorflow_basic
• SNU TF 스터디 발표 자료
• SNU TF
  • Applying deep learning to medical data 2 스터디
  • Harmonic Analysis and Deep Learning
  • Modeling uncertainty in deep learning
  • Overview of Deep Metric Learning & One-Shot/Zero-Shot Learning
  • MM framework for RL
  • Entropy Regularization in Reinforcement Learning - Stochastic Policy
• A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models
• github.com/MorvanZhou/Tensorflow-Tutorial
• github.com/Kyubyong
• Deep Learning Tutorial | Deep Learning Neural Networks | Deep Learning With TensorFlow | Edureka
• github.com/awjuliani/TF-Tutorials
• file load - contrib안의 data class 이용
• github.com/zerosum99/tensorflow_ipynb
• Tensorflow tutorial for "Methods for Interpreting and Understanding Deep Neural Networks"
• Getting Started with TensorFlow (Beginner Level) | SciPy 2018 Tutorial | Josh Gordon
• Tensorflow Scan Tutorial
• Ultimate Guide to Getting Started with TensorFlow
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• Tensorflow RNN Tutorial
• Tensorflow 2 RNN tutorial
• Simple Tensorflow Cookbook for easy-to-use
• TensorFlow Tutorial For Beginners
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  • Classifying Images of Clothing Fashion MNIST 사용
• CNN을 사용한 fashion mnist - 미완성의신
• 완전 쉬운 인공지능, AI, 머신러닝, 딥러닝
• tensor로부터 특정 index 값 추출하는 4가지 방법
• 텐서플로2 딥러닝
• TensorFlow TPU 학습 101
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• Build your first neural network with Tenorflow
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