Awesome TensorFlow

TensorFlowを扱う資料や関連プロジェクトをまとめたAwesomeリストです。

目次

• チュートリアル
• モデル／プロジェクト
• TensorFlow採用事例
• ライブラリ
• ツール／ユーティリティ
• 動画
• 論文
• ブログ記事
• コミュニティ
• 書籍

• TensorFlow Tutorial 1 - TensorFlow の基礎から少し興味深い応用まで。
• TensorFlow Tutorial 2 - Google の TensorFlow を基盤とする深層学習入門。Newmu の Theano チュートリアルを直接移植。
• TensorFlow Tutorial 3 - 詳細に文書化されたコードと YouTube 動画を備えた、深層学習と TensorFlow の初心者向けチュートリアル。
• TensorFlow Examples - 初心者向け TensorFlow チュートリアルとコード例。
• Sungjoon’s TensorFlow-101 - Python と Jupyter Notebook で書かれた TensorFlow チュートリアル。
• Terry Um’s TensorFlow Exercises - ほかの TensorFlow サンプルのコードを再作成。
• Raspberry Pi 3へのTensorFlow導入 - Raspberry Pi 上で適切にコンパイル・動作する TensorFlow。
• 時系列の分類 - 携帯電話のセンサーデータに LSTM を使う TensorFlow の再帰型ニューラルネットワーク分類。
• AndroidでTensorFlowを始める - 最初の TensorFlow Android アプリを構築。
• 時系列の予測 - このアーキテクチャが持つ幅広い可能性への入門として、単純なデータセットで seq2seq モデルを使う方法を学びます。
• Single Image Random Dot Stereograms - SIRDS は3Dデータを2D画像で表現する方法。遠近法による隠線のない Waterfall Plot 形式で科学データを表示できます。
• CS20 SI: TensorFlow for DeepLearning Research - 2017年の Stanford TensorFlow 講座 - シラバス - 非公式動画
• TensorFlow World - 詳細な文書を備えた、簡潔ですぐ使える TensorFlow チュートリアル。
• Effective Tensorflow - TensorFlow の How-to とベストプラクティス。基礎から高度なトピックまで扱います。
• TensorLayer - TensorFlow 公式チュートリアルのモジュール式実装（中国語）。
• Tensorflow Estimator APIを理解する Estimator API の概念、利用時期、利用理由の概要。
• Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning - Coursera が提供する TensorFlow 入門。
• Convolutional Neural Networks in TensorFlow - Coursera が提供する TensorFlow の畳み込みニューラルネットワーク講座。
• TensorLayerX - TensorFlow を PyTorch のように使用（APIドキュメント）。

• Tensorflow-Project-Template - TensorFlow プロジェクト向けのシンプルで優れた設計のテンプレート。
• Domain Transfer Network - 教師なし Cross-Domain Image Generation の実装。
• Show, Attend and Tell - Attention ベースの Image Caption Generator。
• Neural Style Neural Styleの実装。
• SRGAN - Generative Adversarial Network を使った写実的な単一画像超解像。
• Pretty Tensor - 高水準の Builder API を提供。
• Neural Style - 神経スタイルの実装
• AlexNet3D - AlexNet3D の実装。単純な AlexNet モデルを3D畳み込み層（conv3d）で構成。
• TensorFlow White Paper Notes - TensorFlow White Paper の注釈・要約、SVG図、ドキュメントリンク。
• NeuralArt - A Neural Algorithm of Artistic Style の実装。
• Generative Handwriting Demo using TensorFlow - Alex Graves の論文にあるランダム手書き生成部分の実装試行。
• Neural Turing Machine in TensorFlow - Neural Turing Machine の実装。
• GoogleNet Convolutional Neural Network Groups Movie Scenes By Setting - 動画に現れる物体、場所などに基づいて検索、絞り込み、説明を行います。
• TensorFlowによるShakespeare文体と現代英語間のニューラル機械翻訳 - 現代英語から Shakespeare 文体へ、またはその逆へ変換する単一言語翻訳。
• Chatbot - 「A neural conversational model」の実装。
• Seq2seq-Chatbot - 200行のコードによる Chatbot。
• DCGAN - Deep Convolutional Generative Adversarial Networks。
• GAN-CLS - テキストから画像を生成する Generative Adversarial Synthesis。
• im2im - Generative Adversarial Network による教師なし Image-to-Image Translation。
• Improved CycleGAN - 対応なし Image-to-Image Translation。
• DAGAN - 高速な圧縮センシング MRI 再構成。
• Colornet - 白黒画像を着色するニューラルネットワーク - 白黒画像を着色するニューラルネットワーク。
• Neural Caption Generator - 「Show and Tell」の実装。
• Neural Caption Generator with Attention - 「Show, Attend and Tell」の実装。
• Weakly_detector - 「Learning Deep Features for Discriminative Localization」の実装。
• Dynamic Capacity Networks - 「Dynamic Capacity Networks」の実装。
• HMM in TensorFlow - HMM の Viterbi・Forward/Backward アルゴリズム実装。
• DeepOSM - OpenStreetMap の特徴と衛星画像で TensorFlow ニューラルネットを学習。
• DQN-tensorflow - Devsisters.com による、OpenAI Gym を使った DeepMind「Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning」の TensorFlow 実装。
• Policy Gradient - Atari Ping Pong のプレイ用。
• Deep Q-Network - Frozen Lake ゲームのプレイ用。
• AC - 離散行動空間ゲーム（Cartpole）向け Actor Critic。
• A3C - 連続行動空間（Bipedal Walker）向け Asynchronous Advantage Actor Critic（A3C）。
• DAGGER - Gym Torcs のプレイ用。
• TRPO - 連続・離散行動空間向け。
• Highway Network - 「Training Very Deep Networks」の TensorFlow 実装。ブログ記事付き。
• Hierarchical Attention Networks - 「Hierarchical Attention Networks for Document Classification」の TensorFlow 実装。
• Sentence Classification with CNN - 「Convolutional Neural Networks for Sentence Classification」の TensorFlow 実装。ブログ記事付き。
• End-To-End Memory Networks - End-To-End Memory Networks の実装。
• Character-Aware Neural Language Models - Character-Aware Neural Language Models の TensorFlow 実装。
• YOLO TensorFlow ++ - 「YOLO: Real-Time Object Detection」の TensorFlow 実装。学習とモバイル端末上での実際のリアルタイム動作に対応。
• Wavenet - 音声生成向け WaveNet Generative Neural Network Architecture の TensorFlow 実装。
• Mnemonic Descent Method - 「Mnemonic Descent Method: A recurrent process applied for end-to-end face alignment」の TensorFlow 実装。
• Tensorflowを使ったCNN可視化 - 「Visualizing and Understanding Convolutional Networks」の TensorFlow 実装。
• VGAN Tensorflow - Vondrick ほかによる MIT 「Generating Videos with Scene Dynamics」 の TensorFlow 実装。
• TensorFlowの3D Convolutional Neural Networks - Torfi ほかによる「話者検証向け3D Convolutional Neural Networks」の TensorFlow 実装。
• U-Net - 脳腫瘍セグメンテーション向け。
• Spatial Transformer Networks - 変換関数を学習。
• Lip Reading - TensorFlowの3DアーキテクチャによるCross Audio-Visual Recognition - Torfi ほかによる「Cross Audio-Visual Recognition in the Wild Using Deep Learning」の TensorFlow 実装。
• Attentive Object Tracking - 「Hierarchical Attentive Recurrent Tracking」の実装。
• グラフ補完とリンク予測向けHolographic Embeddings - Holographic Embeddings of Knowledge Graphs の実装。
• 教師なしオブジェクトカウント - 「Attend, Infer, Repeat」の実装。
• Tensorflow FastText - Facebook fastText に着想を得たシンプルな Embedding ベースのテキスト分類器。
• MusicGenreClassification - 10秒の音声ストリームからニューラルネットワークで音楽ジャンルを分類。
• Kubeflow - Kubernetes で TensorFlow を簡単に使うためのフレームワーク。
• TensorNets - 事前学習済み重みを持つ40以上の人気 Computer Vision モデル。
• Ladder Network - Keras と TensorFlow による半教師あり学習向け Ladder Network 実装。
• TF-Unet - 画像セグメンテーション向けに Keras で実装した汎用 U-Network。
• Sarus TF2 Models - 再利用しやすい明快な TensorFlow 2 コードで実装された近年の生成モデルの長いリスト（Plain Autoencoder、VAE、VQ-VAE、PixelCNN、Gated PixelCNN、PixelCNN++、PixelSNAIL、Conditional Neural Processes）。
• Model Maker - TensorFlow Lite モデルの学習、評価、デプロイを簡素化する転移学習ライブラリ（画像分類、物体検出、テキスト分類、BERT質問応答、音声分類、推薦などに対応。APIリファレンス）。

• YOLO TensorFlow - 「YOLO: Real-Time Object Detection」の実装。
• android-yolo - TensorFlow を使い、YOLO ネットワークで Android 上のリアルタイム物体検出を実現。
• Magenta - 音楽・芸術生成における Machine Intelligence の最先端を進める研究プロジェクト。

• TensorFlow Estimators - 機械学習プログラミングを大幅に簡素化する高水準 TensorFlow API（元は tensorflow/skflow）。
• TensorFlowのRインターフェース - Estimators、Keras、Datasets など TensorFlow API の R インターフェース。
• Lattice - TensorFlow による単調較正補間 Look-Up Table の実装。
• tensorflow.rb - SWIG を使った Ruby 向け TensorFlow ネイティブインターフェース。
• tflearn - 高水準 API を備えた深層学習ライブラリ。
• TensorLayer - 研究者・エンジニア向けの深層学習・強化学習ライブラリ。
• TensorFlow-Slim - モデル定義用の高水準ライブラリ。
• TensorFrames - Apache Spark 向け TensorFlow Binding。
• TensorForce - 応用強化学習向け TensorFlow ライブラリ。
• TensorFlowOnSpark - Apache Spark で分散 TensorFlow を可能にする Yahoo! の取り組み。
• caffe-tensorflow - Caffe モデルを TensorFlow 形式へ変換。
• keras - TensorFlow と Theano 向けの最小限でモジュール式の深層学習ライブラリ。
• SyntaxNet: Neural Models of Syntax - Globally Normalized Transition-Based Neural Networks, Andor et al. (2016) で説明されたモデルの TensorFlow 実装。
• keras-js - GPU 対応で Keras モデル（TensorFlow Backend）をブラウザーで実行。
• NNFlow - ROOT NTuple を Numpy Array へ変換して読み込み、Google TensorFlow で使えるシンプルなフレームワーク。
• Sonnet - 複雑なニューラルネットワークを構築する、TensorFlow 上の DeepMind 製ライブラリ。
• tensorpack - 学習速度と大規模データセットに重点を置く、TensorFlow 上の Neural Network Toolbox。
• tf-encrypted - 暗号化データ上で機械学習を行う TensorFlow レイヤー。
• pytorch2keras - PyTorch モデルを Keras（TensorFlow Backend）形式へ変換。
• gluon2keras - Gluon モデルを Keras（TensorFlow Backend）形式へ変換。
• TensorIO - TensorFlow Lite モデルをモバイル端末へデプロイする軽量クロスプラットフォームライブラリ。
• StellarGraph - グラフ構造（ネットワーク構造）データの機械学習を行う Python ライブラリ。
• DeepBay - 一般的なアーキテクチャスタックを使いやすい Plug-and-Play モジュールとして実装する高水準 Keras 補完。
• Tensorflow-Probability - 現代的ハードウェア上で確率モデルと深層学習を容易に組み合わせる TensorFlow ベースの確率的プログラミング。
• TensorLayerX - TensorFlow を含むすべてのハードウェア、Backend、OS に対応する統合深層学習フレームワーク。
• Txeo - TensorFlow のモダンな C++ ラッパー。

• Speedster - 最先端の最適化技法を自動適用し、ハードウェア上で推論を最大限高速化。
• Guild AI - TensorFlow 向け Task Runner と Package Manager。
• ML Workspace - 機械学習とデータサイエンス向けのオールインワン Web IDE。TensorFlow、Jupyter、VS Code、TensorBoard など多数のツール／ライブラリを1つの Docker Image に統合。
• create-tf-app - 環境管理、Lint、Logging を扱う TensorFlow プロジェクト構築 CLI。

• TensorFlow Guide 1 - 導入・利用ガイド。
• TensorFlow Guide 2 - 最初の動画の続編。
• TensorFlow Basic Usage - 基本的な利用方法のガイド。
• TensorFlow Deep MNIST for Experts - Deep MNIST を解説。
• TensorFlow Udacity Deep Learning - 1GBのデータを使える Cloud 9 オンラインサービスへ TensorFlow を無料導入する基本手順。
• GoogleがTensorFlowを誰でも利用可能にしたい理由
• TensorFlow Silicon Valley Meet Up 2016年1月19日の動画
• TensorFlow Silicon Valley Meet Up 2016年1月21日の動画
• Stanford CS224d Lecture 7 - Introduction to TensorFlow, 2016年4月19日 - Richard Socher による CS224d「Deep Learning for Natural Language Processing」。
• Diving into Machine Learning through TensorFlow - PyCon 2016 Portland Oregon。Julia Ferraioli、Amy Unruh、Eli Bixby によるスライドとコード。
• Large Scale Deep Learning with TensorFlow - Jeff Dean による Spark Summit 2016 基調講演。
• Tensorflow and deep learning - without at PhD - Martin Görner による講演。
• Tensorflow and deep learning - without at PhD, Part 2 (Google Cloud Next ‘17) - Martin Görner による講演。
• TensorFlowを使ったGoの画像認識 - Alex Pliutau による講演。

• TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems - TensorFlow Interface と、Google が構築したその実装について説明。
• TensorFlow Estimators: Managing Simplicity vs. Flexibility in High-Level Machine Learning Frameworks
• TF.Learn: TensorFlow’s High-level Module for Distributed Machine Learning
• Comparative Study of Deep Learning Software Frameworks - 複数の深層学習アーキテクチャを対象に、単一マシンのマルチスレッド CPU と GPU（Nvidia Titan X）で各フレームワークの性能を評価。
• Distributed TensorFlow with MPI - Message Passing Interface（MPI）を使い、Google TensorFlow を大規模クラスター上で実行できるよう拡張。
• Globally Normalized Transition-Based Neural Networks - SyntaxNet の背後にあるモデルを説明。
• TensorFlow: A system for large-scale machine learning - 既存システムと対比して TensorFlow Dataflow Model を説明し、優れた性能を示します。
• TensorLayer: A Versatile Library for Efficient Deep Learning Development - 研究者・エンジニアによる深層学習システム開発の効率化を目指す汎用 Python ライブラリを説明（ACM MM 2017 Best Open Source Software Award 受賞）。

• TensorFlow: smarter machine learning, for everyone - TensorFlow 入門。
• Announcing SyntaxNet: The World’s Most Accurate Parser Goes Open Source - SyntaxNet の公開。Natural Language Understanding システムの基盤となる、TensorFlow 実装のオープンソースニューラルネットワークフレームワーク。

ブログ記事

• Tensorflow公式ブログ
• TensorFlowがAIを変える理由
• TensorFlow for Poets - TensorFlow の実装を解説。
• Introduction to Scikit Flow - Simplified Interface to TensorFlow - 主要機能を図解。
• Building Machine Learning Estimator in TensorFlow - TensorFlow Learn Estimator の内部を理解。
• TensorFlow - Not Just For Deep Learning
• indico Machine Learning TeamによるTensorFlowの見解
• The Good, Bad, & Ugly of TensorFlow - 急速に進化した6か月の調査（問題点を修正するヒント、Hack、コードを含む）。Indico の Dan Kuster、2016年5月9日。
• Fizz Buzz in TensorFlow - Joel Grus によるジョーク。
• RNNs In TensorFlow, A Practical Guide And Undocumented Features - GitHub の完全なコード例を含む段階的ガイド。
• TensorBoardを使ったTensorFlow画像分類再学習の可視化
• TFRecords Guide セマンティックセグメンテーションと TFRecord ファイル形式の処理。
• TensorFlow Android Guide - Android TensorFlow Machine Learning の例。
• 現代的Intel® ArchitectureにおけるTensorFlow最適化 - Intel/Google の協力に基づく、Intel® Xeon® および Intel® Xeon Phi™ プロセッサー環境の TensorFlow 最適化を紹介。
• Coca-Colaの画像認識アプリ 利用者入力の Feedback Loop を持つ、Coca-Cola 商品コード画像認識ニューラルネットワーク。
• TensorFlowはどのように動くか 機械学習ライブラリ TensorFlow の仕組み。

• Stack Overflow
• Twitterの@TensorFlow
• Reddit
• メーリングリスト

• Machine Learning with TensorFlow 2nd edition、著者：Dr. Chris A. Mattmann（UCLA Chief Data and Artificial Intelligence Officer、Tika in Action著者）。数学要素の多い AI・ML を初心者にも親しみやすく実践的に解説。TensorFlow 2 と書籍の最新版へ更新。
• First Contact with TensorFlow、著者：Jordi Torres（UPC Barcelona Tech 教授、Barcelona Supercomputing Center Research Manager・Senior Advisor）。
• Deep Learning with Python - Jason Brownlee による、Keras を使って Theano と TensorFlow 上で深層学習モデルを開発する方法。
• TensorFlow for Machine Intelligence - Graph Computing の基礎から深層学習モデル、本番環境での利用まで、TensorFlow の完全ガイド。Bleeding Edge Press。
• Getting Started with TensorFlow - Google の最新数値計算ライブラリを動かし、データを深く掘り下げる方法。著者：Giancarlo Zaccone。
• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow – YouTube 動画分類チーム元責任者 Aurélien Geron 著。ML の基礎、TensorFlow による複数サーバー・GPUでの深層ネットの学習とデプロイ、最新 CNN・RNN・Autoencoder、強化学習（Deep Q）を扱います。
• Building Machine Learning Projects with Tensorflow – Rodolfo Bonnin 著。さまざまな状況で TensorFlow に何ができるかを示すプロジェクトを収録。モデル学習、機械学習、深層学習、各種ニューラルネットワークを扱い、TensorFlow の使い方と Tensor によるデータ層の探索を実践的に学べます。
• Deep Learning using TensorLayer - Hao Dong ほか著。深層学習と TensorFlow・TensorLayer による実装の両方を扱います。
• TensorFlow 2.0 in Action - Thushan Ganegedara 著。TensorFlow 2.0 の新機能で深層学習モデルを構築する実践ガイド。魅力的なプロジェクト、平易な表現、最新アルゴリズムを収録。
• Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers - Cameron Davidson-Pilon 著。tensorflow-probability（または PyMC2/3）を使った Bayes 手法と確率的グラフィカルモデル入門。

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