Some interesting TensorFlow tutorials for beginners. 本人在自己学习 TensorFlow 过程中做的一些总结。希望能够帮助初学者解决一些学习过程中的疑惑，快速上手。首先介绍 TensorFlow 的基本使用，然后会相继介绍 CNN 、LSTM、seq2seq 等技术。涉及图像，文本，序列预测等主题。前面的一些例子主要参考了官网教程；后面有些例子主要是我在项目中的总结，有些可能不适合入门新手，想进一步提升或者刚好有任务需要的可以参考。
下面是相关的博客，由于时间关系，博客中的tensorflow版本可能较老没有进行更新，如果有问题，欢迎开issue或者邮件与我联系。
- TensorFlow入门（一）基本用法
- TensorFlow入门（二）简单前馈网络实现 mnist 分类
- TensorFlow入门（三）多层 CNNs 实现 mnist分类
- TensorFlow入门（四） name / variable_scope 的使用
- TensorFlow入门（五）多层 LSTM 通俗易懂版
- TensorFlow入门（六）双端 LSTM 实现序列标注（分词）
- TensorFlow入门（七）充分理解 name / variable_scope
- [TensorFlow入门（八）tensorboard 的一个简单示例]
- [TensorFlow入门（九）使用 tf.train.Saver()保存模型]
- [TensorFlow入门（十）【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调]
- Tensorflow入门（十一） 【模型联合】如何利用tf.train.saver()把多个预训练好的模型联合起来fine-tune
- Tensorflow入门（十二）使用 tfrecord 读取数据
- [Tensorflow入门（十三）最基础的 seq2seq 机器翻译模型]
- python 2.7
- tensorflow 1.1.0 (gpu version)(部分代码是 1.2.1 版本写的)
- numpy
- matplotlib
- pandas
- sklearn