Esse repositório contém códigos e materiais sobre TensorFlow em português escritos por brasileiros a fim de ajudar pessoas interessadas a aprender sobre Machine Learning, Deep Learning e TensorFlow.
Todos os exemplos são implementados em Python (compatíveis com Python2 e Python3), no formato de Jupyter Notebooks para fins didáticos.
Aqui você encontra materiais e recursos, em sua grande maioria em inglês, sobre TensorFlow e Deep Learning. Os materiais em português são apresentados em negrito.
Materiais mais específicos (ex: GANs, Reinforcement Learning, ...) podem ser acessados neste nesse link. Bom aprendizado!
- 24/09/2018 - Introduction to Real-Time Face Pose Estimation with Deep Learning (Inglês apenas)
- 29/04/2018 - TensorFlow Summit 2018 - Resumo de novidades
- 27/12/2017 - Implementando Estimators
Considerando que você já tenha Python 2 ou 3 instalado na sua máquina...
Há vários modos de instalar o TensorFlow, para simplificar aconselho usar o site de instalação.
Caso queira (recomendado) você pode instalar TensorFlow e as demais depedências num ambiente virtual para melhor gerenciar as bibliotecas e suas versões, para tal você pode utilizar o Virtualenv como mostrado no tutorial de instalação do TensorFlow. Outras opções como Docker ou conda também podem ser utilizadas.
As principais dependências são:
- Jupyter Notebooks
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib
Essas bibliotecas ser instaladas localmente com os comandos a seguir:
# python 2
python2 -m pip install jupyter numpy pandas matplotlib
# python 3
python3 -m pip install jupyter numpy pandas matplotlib
Se você não tiver familiariade com Jupyter notebooks visite o link da sessão anterior e tente se familiarizar com os conceitos, nada muito complicado, é suficiente instalar e rodar 😄.
Outa dica é utilizar Colaboratory (Colab) que é uma ferramenta desenvolvida pela Google para ajudar a compartilhar o ensino e pesquisa de Machine Learning. O colab é um jupyter notebook que roda na nuvem e portanto não requer nenhum tipo de configuração local, os notebooks são salvos no Google Drive e podem ser importardos/exportados facilmente. Uma ótima solução e gratuita! Consulte o FAQ para mais informações.
Contribuições são muito bem vindas!
Criar uma issue é suficiente, fique a vontade para resolver o problema através de um Pull Request após a criação da issue.
Caso queira contribuir com um novo material siga o padrão/formato dos materiais já existentes e coloque todos os links de referência no início dos notebooks.
Todo material:
- Deve conter qual versão do TensorFlow deve ser usada para rodar o notebook no topo do notebook.
- Contém todas as dependências importadas juntas no início do notebook para facilitar a execução.
The code and resources available in this repository are not related to TensorFlow or Google in anyway.