- https://github.com/fchollet/keras
- https://github.com/tflearn/tflearn
- https://github.com/beniz/deepdetect
- https://github.com/tensorflow/fold
- [https://github.com/leriomaggio/deep-learning-keras-tensorflow】(https://github.com/leriomaggio/deep-learning-keras-tensorflow)
- https://github.com/tensorflow/models
- https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
- https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks
- https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow
- https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh
- https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials
- https://github.com/pkmital/tensorflow_tutorials
- https://github.com/deepmind/learning-to-learn
- https://github.com/BinRoot/TensorFlow-Book
- https://github.com/jostmey/NakedTensor
- https://github.com/alrojo/tensorflow-tutorial
- https://github.com/CreatCodeBuild/TensorFlow-and-DeepLearning-Tutorial
- https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101
- https://github.com/chiphuyen/tf-stanford-tutorials
- https://github.com/google/prettytensor
- https://github.com/ahangchen/GDLnotes
- https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials
- https://github.com/NickShahML/tensorflow_with_latest_papers
- https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook
- https://github.com/ppwwyyxx/tensorpack
- https://github.com/rasbt/deep-learning-book
- https://github.com/pkmital/CADL
- https://github.com/tensorflow/skflow
- TensorFlow Tutorial 1 — 从基础到更有趣的 TensorFlow 应用
- TensorFlow Tutorial 2 — 基于 Google TensorFlow 框架的深度学习简介，这些教程是 Newmu 的Theano 直接端口
- TensorFlow Examples — 给初学者的 TensorFlow 教程和代码示例
- Sungjoon's TensorFlow-101 — 通过 Python 使用 Jupyter Notebook 编写的 TensorFlow 教程
- Terry Um’s TensorFlow Exercises — 从其他 TensorFlow 示例重新创建代码
- Installing TensorFlow on Raspberry Pi 3 — TensorFlow 在树莓派上正确编译和运行
- Classification on time series — 在 TensorFlow 中使用 LSTM 对手机传感器数据进行递归神经网络分类
- Show, Attend and Tell — 基于聚焦机制的图像字幕生成器（聚焦机制「Attention Mechanism」是当下深度学习前沿热点之一，能够逐个关注输入的不同部分，给出一系列理解）
- Neural Style — Neural Style 的实现（Neural Style 是让机器模仿已有画作的绘画风格把一张图片重新绘制的算法）
- Pretty Tensor — Pretty Tensor 提供了一个高级构建器 API
- Neural Style — Neural Style 的实现
- TensorFlow White Paper Notes — 带注释的笔记和 TensorFlow 白皮书的摘要，以及 SVG 图形和文档链接
- NeuralArt — 艺术风格神经算法的实现
- 使用 TensorFlow 和 PyGame 来深度强化学习乒乓球
- Generative Handwriting Demo using TensorFlow — 尝试实现 Alex Graves 的论文中随机手写生成部分
- Neural Turing Machine in TensorFlow — 神经图灵机的 TensorFlow 实现
- GoogleNet Convolutional Neural Network Groups Movie Scenes By Setting — 根据对象，地点和其中显示的其他内容来搜索、过滤和描述视频
- Neural machine translation between the writings of Shakespeare and modern English using TensorFlow — 单语翻译，从现代英语到莎士比亚，反之亦然
- Chatbot — “一个神经会话模型”的实现
- Colornet - Neural Network to colorize grayscale images — 通过神经网络给灰度图像着色
- Neural Caption Generator with Attention — 图像理解的 Tensorflow 实现
- Weakly_detector — “学习深层特征以区分本地化”的 TensorFlow 实现
- Dynamic Capacity Networks — “动态容量网络”的实现
- HMM in TensorFlow — HMM 的维特比和前向/后向算法的实现
- DeepOSM — 使用 OpenStreetMap 功能和卫星图像训练 TensorFlow 神经网络
- DQN-tensorflow — 使用 TensorFlow 通过 OpenAI Gym 实现 DeepMind 的“通过深度强化学习的人类水平控制”
- Highway Network — "深度网络训练" 的 TensorFlow 实现
- Sentence Classification with CNN — TensorFlow 实现“卷积神经网络的句子分类”
- End-To-End Memory Networks — 端到端记忆网络的实现
- Character-Aware Neural Language Models — 字符感知神经语言模型的 TensorFlow 实现
- YOLO TensorFlow ++ — TensorFlow 实现的 “YOLO：实时对象检测”，具有训练和支持在移动设备上实时运行的功能
- Wavenet — WaveNet 生成神经网络架构的 TensorFlow 实现，用于生成音频
- Mnemonic Descent Method — 助记符下降法：应用于端对端对准的复现过程
- 无人驾驶
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- 深度强化学习
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- Scikit Flow (TF Learn) — 深度/机器学习的简化接口（现在是 TensorFlow 的一部分）
- tensorflow.rb — 使用 SWIG 用于 Ruby 的 TensorFlow 本地接口
- tflearn — 深度学习库，具有更高级别的 API
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- TensorFrames — Apache Spark 的 TensorFlow 绑定，Apache Spark 上 DataFrames 的 Tensorflow 包裹器
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- keras — 用于 TensorFlow 和 Theano 的最小、模块化深度学习库
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- 与 TensorFlow 的初次接触 — 作者：Jordi Torres，UPC Barcelona Tech 教授，巴塞罗那超级计算中心研究经理和高级顾问
- 使用 Python 进行深度学习 — 使用 Keras 在 Theano 和 TensorFlow 上开发深度学习模型（By Jason Brownlee）
- 用于机器智能的 TensorFlow — 一份完整指南 — 使用 TensorFlow 从图形计算的基础到深度学习模型，并在生产环境中使用它（Bleeding Edge 出版）
- TensorFlow 入门 — 使用 Google 的最新数值计算库开始运行，并深入了解您的数据（By Giancarlo Zaccone）
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- 使用 TensorFlow 构建机器学习项目 — 本书涵盖了 TensorFlow 中的各种项目，揭示了 TensorFlow 在不同情况下可以做什么。还提供了关于训练模型，机器学习，深度学习和各种使用神经网络的项目。每个项目都是一个有吸引力和有见地的练习，将教你如何使用 TensorFlow，并告诉您如何通过使用 Tensors 来探索数据层。
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