【干货】史上最全的Keras学习资源汇总（文末福利）

目录：

Keras简介
Keras学习手册
Keras学习视频
Keras代码案例

Keras&NLP
Keras&CV

Keras项目

一、Keras简介

Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。

相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等），更重要的是建模过程相当方便快速，使用Keras可以快速地搭建深度网络，极大的加快了开发速度。此外，Keras具有用户友好性、模块化、易扩展、与Python协作友好的特点。

资源大礼包

二、Keras学习手册

接下来为大家推荐几个笔者认为不错的Keras学习手册：

Keras官方手册，非常详细的官方文档，文档中详细的介绍了从Keras每个知识点的用法，一步步带你从入门到精通。

https://keras.io/
Keras中文官方手册，该中文官方手册是对对Keras英文官方手册最好的还原，适合所有阶段的Keras学习者阅读。

https://keras.io/zh/
Keras中文文档，另一个非官方的Keras中文文档，笔者花了近两年的时间在维护，文档也一直在更新，包含ConvLSTM2D、SimpleRNNCellKeras、GRUCell等最新的内容，非常用心的一份Keras文档。

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/
安装Keras库进行深度学习，国外一篇比较火的博客，旨在演示如何安装Keras库进行深度学习。

http://www.pyimagesearch.com/2016/07/18/installing-keras-for-deep-learning/
黄海广博士力荐的Keras github项目，这个github的repository主要是博主在学习Keras的一些记录及练习，满满都是干货，建议大家看一下。

https://github.com/erhwenkuo/deep-learning-with-keras-notebooks
磐创AI Keras系列教程总结，从CNN到RNN，以入门、基础为主的讲解，适合小白学习。

http://www.keraschina.com

三、Keras学习视频

Waterloo大学关于Keras的课程，该视频在YouTube上有很高的播放率，课程质量非常高

https://www.youtube.com/watch?v=Tp3SaRbql4k
CERN使用Keras进行深度学习系列教程，比较详细、权威的一个Keras系列教程视频。

http://cds.cern.ch/record/2157570?ln=en
莫烦Keras视频教程，莫烦老师的视频在B站、YouTube上都有很高的播放量，强烈推荐给大家。

https://www.bilibili.com/video/av16910214/
再为大家推荐YouTube上另一个大佬Sentdex的Keras教学视频，还配套有相应的文本教程和笔记。

https://www.youtube.com/watch?v=wQ8BIBpya2k

https://pythonprogramming.net/introduction-deep-learning-python-tensorflow-keras/

四、Keras&NLP代码案例

用LSTM在IMDB影评数据集做文本分类

https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py
路透社主题分类

https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/reuters_mlp.py
LSTM做文本生成

https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/lstm_text_generation.py
在IMDB数据集上使用FastText

https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_fasttext.py
基于LSTM的BABI数据集网络

https://github.com/kerasteam/keras/blob/master/examples/reuters_mlp.py
预训练词向量

https://github.com/kerasteam/keras/blob/master/examples/pretrained_word_embeddings.py
字符级卷积神经网络做文本分类

https://github.com/johnb30/py_crepe
LSTM预测一个人的性别

https://github.com/divamgupta/lstm-gender-predictor

五、Keras&CV代码案例

使用CNN进行MNIST

https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py
Inception V3

https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/inception_v3.py
VGG16

https://gist.github.com/baraldilorenzo/07d7802847aaad0a35d3
FractalNet

https://github.com/snf/keras-fractalnet
可视问答

https://github.com/avisingh599/visual-qa
VGG-CAM

https://github.com/tdeboissiere/VGG16CAM-keras
ResNet 50

https://github.com/keras-team/keras/pull/3266/files
对象分割

https://github.com/abbypa/NNProject_DeepMask
fcn、segnet、u-net等常用的图像分割模型

https://github.com/divamgupta/image-segmentation-keras

六、Keras项目

RocAlphaGo，这个项目是DeepMind 2016年《自然》杂志的一个学生主导的实施项目，使用了Python+keras实现，代码清晰性更好。

https://github.com/Rochester-NRT/RocAlphaG
BetaGo，项目是使用keras的深度学习Go机器人。

https://github.com/maxpumperla/betago
DeepJazz，使用Keras深度学习驱动的爵士乐生成系统。

https://github.com/jisungk/deepjazz
dataset-sts，语义文本相似度数据集集线器。

https://github.com/brmson/dataset-sts
NMT-Keras，利用球面进行神经机器翻译。

https://github.com/lvapeab/nmt-keras
Headline generator，利用循环神经网络独立生成新闻标题的实现。

https://github.com/udibr/headlines