我們的開源項目https://github.com/longpeng2008/yousan.ai早就存在了，但還是經常會遇到不知道這個項目的學習者。這個項目是我們目前唯一的技術性開源項目，里面包含適合新手學習的教程，代碼，以及有三書籍的開源代碼，現在請大家重新看一遍有什么，學會利用起這些資源。

超過12個框架的cv學習代碼

要掌握好一個開源框架，通常需要做到以下幾點：

(1) 熟練掌握不同任務數據的準備和使用。

(2) 熟練掌握模型的定義。

(3) 熟練掌握訓練過程和結果的可視化。

(4) 熟練掌握訓練方法和測試方法。

一個框架，官方都會開放有若干的案例，最常見的案例就是以MNISI數據接口+預訓練模型的形式，供大家快速獲得結果，但是這明顯還不夠，學習不應該停留在跑通官方的demo上，而是要解決實際的問題。

我們要學會從自定義數據讀取接口，自定義網絡的搭建，模型的訓練，模型的可視化，模型的測試與部署等全方位進行掌握。

我們在這個項目中給主流的開源框架，如何完成以上各個步驟都提供了完整的代碼，并且使用同樣的模型方便進行比較。

如果還不清楚細節的，請大家閱讀以下兩篇文章的介紹。

【完結】給新手的12大深度學習開源框架快速入門項目

【通知】有三AI發布150頁深度學習開源框架指導手冊與GitHub項目，歡迎加入我們的開源團隊

NLP實踐代碼

公眾號文章中也寫過不少NLP的實踐文章，配套的代碼都傳到了這個項目中，包括詞向量，實體關系提取，聊天機器人等，相關圖文如下：

【NLP實戰】基于ALBERT的文本相似度計算

【NLP實戰】如何基于Tensorflow搭建一個聊天機器人

【NLP實戰】tensorflow詞向量訓練實戰

【NLP實戰系列】Tensorflow命名實體識別實戰

【NLP實戰系列】樸素貝葉斯文本分類實戰

書籍代碼開源

有三寫的書全部都是理論和實踐結合的，核心的代碼，通用的腳本也會同步到這個項目中，請大家及時關注，當然新書上市后肯定要過一段時間才會開源，數據集不會包含在項目中。

圖文教程

我們公眾號的文章，是比較適合做系統性的教程的，我們會整理成PDF存放在這個項目中，暫時包括指導手冊和開源框架手冊，以后還會陸續整理。

請大家善用資源，減少交流時間，提高學習效率吧。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【杂谈】有三AI开源项目中的代码和教程，来学习的粉丝们应该要知道了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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