最近，筆者發現 GitHub 上出現了一份超火的 TensorFlow 教程，目前已經收穫了 8000+ star 了。這份 TensorFlow 教程來自弗吉尼亞理工博士 Amirsina Torfi。而這份教程最大的特點就是清晰簡單，非常適合入門。
專案地址：
https://github.com/osforscience/TensorFlow-Course#basic-machine-learning
為什麼寫這個教程？
現在關於 TensorFlow 的教程特別多，社群也很熱鬧。但談及為什麼寫這個教程，作者直言說到很多 TensorFlow 教程有個通病，就是過於複雜或缺乏文件。只有少數可用的教程是簡明和結構良好的，且能夠讓人真正明白其實現過程。
這個教程的目標就是給社群提供結構化教程和簡單、最佳化的程式碼實現，以便更好地幫助初學者快速有效地使用 TensorFlow。值得注意的是，這個專案的主要目標是提供文件豐富的教程和較不復雜的程式碼！
教程目錄
這份 GitHub 教程內容豐富，包括以下幾個方面：
- 什麼是 TensorFlow？
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為什麼使用 TensorFlow？
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這個專案的特點是什麼？
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TensorFlow 熱身
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TensorFlow 基礎知識
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TensorFlow 機器學習
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TensorFlow 神經網路
下面，筆者就主要幾個方面進行說明：
1. TensorFlow 基礎知識
這部分將會介紹 TensorFlow 的基礎知識，包括張量、變數、自動求導、數學運算等等。不僅包含程式碼，文件也很豐富。
2. TensorFlow 機器學習
這部分主要介紹幾個主要的機器學習演算法，並使用 TensorFlow 實現。包括：
- 線性迴歸
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邏輯迴歸
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線性 SVM
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多分類、核 SVM
程式碼部分和文件都有！
3. TensorFlow 神經網路
這部分主要介紹神經網路的重點知識，包括：
- 多層感知機
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卷積神經網路 CNN
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迴圈神經網路 RNN
這是本教程最重要也是最精彩的地方。每部分的例子都很經典，程式碼只能說非常友好。作者真是用心了。
附屬資源：
最後，作者也提供了一些比較好的 TensorFlow，供大家參閱學習。
1. TensorFlow Examples
地址：
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
特點：
含教程和程式碼，適合初學者
2. Sungjoon’s TensorFlow-101
地址：
https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101
特點：
教程使用 Python 和 Jupyter Notebook 編寫
3. Terry Um’s TensorFlow Exercises
地址：
https://github.com/terryum/TensorFlow_Exercises
特點：
重新從其他 TensorFlow 示例建立程式碼
4. Classification on time series
地址：
https://github.com/guillaume-chevalier/LSTM-Human-Activity-Recognition
特點：
使用 TensorFlow 中的 LSTM 對手機感測器資料進行 RNN 分類。
