在人工智能人气爆棚的今天，一定有许多小伙伴开始了深度学习的进程。在许多ImageNet的冠军得主中，Deep Residual Network (ResNet) 可以说是最强大的网络结构啦。于是为了方便大家的工作学习，我用tensorflow实现了一版resnet for cifar10 (
https://github.com/wenxinxu/resnet-in-tensorflow)，可以用来做如下的事：

1. 对于新手朋友：详细的用户手册和注释帮你了解深度学习的训练过程，ResNet的结构，tensorflow的基本用法，最简单粗暴的图片与处理和data augmentation，如何用tensorboard实现训练过程的可视化

2. 对于computer vision或是其他想使用pre-trained ResNet的用户：有pre-trained的checkpoint，可以直接试试ResNet在你的项目上表现如何

3. 对于深度学习的研究者：提供一个模板和例子，表示tensorboard可以用来监视训练过程，随时记录每一层结构的sparsity和histogram，甚至更多精细结构的统计数据（比如每个residual的分布等等）。

为了帮助新用户理解，并没有使用queueRunner这样的结构，就是最最直接的placeholder和feed_dict。欢迎感兴趣的小伙伴去围观下载评论留言（并且给我加星星就坠吼啦~）！