深入理解TensorFlow 架构设计与实现原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭靖田，林健，白小龙 著

图书标签:

• TensorFlow
• 深度学习
• 机器学习
• 神经网络
• 架构设计
• 实现原理
• Python
• 计算图
• 模型训练
• 优化算法

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480941

版次：1

商品编码：12349620

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：本书适合想深入理解TensorFlow的人员阅读。

才云科技技术总监、华为深度学习团队系统工程师、华为深度学习云服务的技术负责人联合编写

中国科学院计算技术研究所副研究员/中国大数据技术大会（BDTC）发起人查礼、教育部“长江学者”特聘教授/浙江大学计算机学院院长陈刚作序推荐

才云科技创始人兼CEO张鑫、Google Brain资深工程师周玥枫、华为人工智能领域主任工程师夏命榛、云账户联合创始人兼CTO邹永强、博拉科技创始人兼CEO周公爽、微软亚洲研究院助理研究员王锦鹏、才云科技顾问郑泽宇联合推荐

不仅介绍如何使用TensorFlow，还剖析了系统设计原理

内容简介

本书从基本概念、内部实现和实践等方面深入剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现，紧接着还将TensorFlow与深度学习相结合，从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、GAN和RNN等经典模型，然后深入剖析了TensorFlow运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现，全面介绍了TensorFlow生态系统的发展。

作者简介

彭靖田，才云科技技术总监，谷歌机器学习开发专家（ML GDE），Kubeflow Core Maintainer，TensorFlow Contributor，曾一度成为TensorFlow社区全球前40的贡献者。加州大学圣迭戈分校访问学者，毕业于浙江大学竺可桢学院求是科学班。曾为华为深度学习团队核心成员，主要参与华为深度学习平台的设计和研发工作。

林健，华为深度学习团队系统工程师。在中科院计算所取得博士学位，并在美国俄亥俄州立大学做过博士后研究。长期从事系统软件研发，工作涉及高性能计算与分布式系统，爱好开源软件与人工智能。曾参与开发CNGrid GOS、MVAPICH等工业级软件，并合作创建LingCloud、DataMPI等开源项目。

白小龙，华为公司深度学习云服务的技术负责人，主要负责深度学习平台、模型和算法的研发。长期从事信号、图像处理和机器学习研究，于2015年6月毕业于浙江大学并取得工学博士学位，曾获教育部博士生学术新人奖。

目录

第 一部分　基础篇

第　1章 TensorFlow系统概述　2

1.1　简介　2

1.1.1　产生背景　2

1.1.2　独特价值　3

1.1.3　版本变迁　4

1.1.4　与其他主流深度学习框架的对比　6

1.2　设计目标　7

1.2.1　灵活通用的深度学习库　8

1.2.2　端云结合的人工智能引擎　9

1.2.3　高性能的基础平台软件　10

1.3　基本架构　12

1.3.1　工作形态　12

1.3.2　组件结构　13

1.4　小结　14

第　2章 TensorFlow环境准备　15

2.1　安装　15

2.1.1　TensorFlow安装概述　15

2.1.2　使用Anaconda安装　17

2.1.3　使用原生pip安装　17

2.1.4　使用virtualenv安装　18

2.1.5　使用Docker安装　19

2.1.6　使用源代码编译安装　20

2.1.7　Hello TensorFlow　22

2.2　依赖项　23

2.2.1　Bazel软件构建工具　24

2.2.2　Protocol Buffers数据结构序列化工具　25

2.2.3　Eigen线性代数计算库　27

2.2.4　CUDA统一计算设备架构　28

2.3　源代码结构　29

2.3.1　根目录　29

2.3.2　tensorflow目录　30

2.3.3　tensorflow/core目录　31

2.3.4　tensorflow/python目录　32

2.3.5　安装目录　33

2.4　小结　33

第3章　TensorFlow基础概念　34

3.1　编程范式：数据流图　34

3.1.1　声明式编程与命令式编程　34

3.1.2　声明式编程在深度学习应用上的优势　35

3.1.3　TensorFlow数据流图的基本概念　38

3.2　数据载体：张量　40

3.2.1　张量：Tensor　40

3.2.2　稀疏张量：SparseTensor　44

3.3　模型载体：操作　46

3.3.1　计算节点：Operation　46

3.3.2　存储节点：Variable　49

3.3.3　数据节点：Placeholder　53

3.4　运行环境：会话　55

3.4.1　普通会话：Session　55

3.4.2　交互式会话：InteractiveSession　59

3.4.3　扩展阅读：会话实现原理　59

3.5　训练工具：优化器　61

3.5.1　损失函数与优化算法　61

3.5.2　优化器概述　64

3.5.3　使用minimize方法训练模型　66

3.5.4　扩展阅读：模型训练方法进阶　68

3.6　一元线性回归模型的最佳实践　72

3.7　小结　76

第二部分　关键模块篇

第4章　TensorFlow数据处理方法　78

4.1　输入数据集　78

4.1.1　使用输入流水线并行读取数据　78

4.1.2　创建批样例数据的方法　86

4.1.3　填充数据节点的方法　87

4.1.4　处理CIFAR-10数据集的最佳实践　88

4.1.5　扩展阅读：MNIST数据集　91

4.2　模型参数　92

4.2.1　模型参数的典型使用流程　92

4.2.2　使用tf.Variable创建、初始化和更新模型参数　92

4.2.3　使用tf.train.Saver保存和恢复模型参数　98

4.2.4　使用变量作用域处理复杂模型　100

4.3　命令行参数　103

4.3.1　使用argparse解析命令行参数　103

4.3.2　使用tf.app.flags解析命令行参数　108

4.4　小结　111

第5章　TensorFlow编程框架　112

5.1　单机程序编程框架　112

5.1.1　概述　112

5.1.2　创建单机数据流图　114

5.1.3　创建并运行单机会话　116

5.2　分布式程序编程框架　118

5.2.1　PS-worker架构概述　118

5.2.2　分布式程序编程框架概述　120

5.2.3　创建TensorFlow集群　121

5.2.4　将操作放置到目标设备　124

5.2.5　数据并行模式　124

5.2.6　同步训练机制　125

5.2.7　异步训练机制　130

5.2.8　使用Supervisor管理模型训练　131

5.2.9　分布式同步训练的最佳实践　133

5.3　小结　137

第6章　TensorBoard可视化工具　138

6.1　概述　138

6.2　可视化数据流图　142

6.2.1　名字作用域与抽象节点　142

6.2.2　可视化数据流图的最佳实践　144

6.2.3　扩展阅读：汇总数据和事件数据　145

6.2.4　扩展阅读：揭秘tf.summary.FileWriter工作原理　147

6.3　可视化学习过程　149

6.3.1　汇总操作概述　149

6.3.2　使用tf.summary.scalar生成折线图　150

6.3.3　使用tf.summary.histogram生成数据分布图　152

6.3.4　使用tf.summary.image生成图像　154

6.3.5　使用tf.summary.audio生成音频　155

6.3.6　可视化MNIST softmax模型学习过程的最佳实践　156

6.4　可视化高维数据　158

6.4.1　使用TensorBoard可视化高维数据　158

6.4.2　可视化MNIST数据集的最佳实践　160

6.5　小结　163

第7章　模型托管工具：TensorFlow Serving　164

7.1　概述　164

7.2　系统架构　165

7.3　安装　167

7.3.1　使用APT安装ModelServer　168

7.3.2　使用源码编译安装ModelServer　169

7.4　最佳实践　170

7.4.1　导出模型　170

7.4.2　发布模型服务　173

7.4.3　更新线上模型服务　174

7.5　小结　175

第三部分　算法模型篇

第8章　深度学习概述　178

8.1　深度学习的历史　178

8.1.1　感知机模型与神经网络　178

8.1.2　神经网络的寒冬与复苏　179

8.1.3　神经网络的发展与第二次寒冬　181

8.1.4　深度学习时代的到来　183

8.2　深度学习的主要应用　184

8.2.1　计算机视觉　185

8.2.2　自然语言处理　186

8.2.3　强化学习　188

8.3　深度学习与TensorFlow　190

8.4　小结　191

第9章　CNN模型　192

9.1　CNN　192

9.1.1　CNN简介　192

9.1.2　卷积层　193

9.1.3　激活层　195

9.1.4　池化层　195

9.1.5　全连接层　196

9.1.6　Dropout层　196

9.1.7　BN层　197

9.1.8　常用的CNN图像分类模型　197

9.2　TensorFlow-Slim　204

9.2.1　TensorFlow-Slim总体结构　204

9.2.2　datasets包和data包　205

9.2.3　preprocessing包　207

9.2.4　deployment包　207

9.2.5　nets包　209

9.2.6　TensorFlow-Slim最佳实践　212

9.3　应用　216

9.3.1　物体检测　216

9.3.2　图像分割　221

9.4　小结　222

第　10章 GAN模型　223

10.1　原理、特点及应用　223

10.1.1　原理　224

10.1.2　特点　225

10.1.3　应用　226

10.2　GAN模型的改进　228

10.2.1　CGAN模型　228

10.2.2　LAPGAN模型　229

10.2.3　DCGAN模型　230

10.2.4　InfoGAN模型　230

10.2.5　LSGAN模型　231

10.2.6　WGAN模型　232

10.3　最佳实践　233

10.4　小结　238

第　11章 RNN模型　239

11.1　基本RNN单元及其变种　239

11.1.1　RNN模型简介　239

11.1.2　基本RNN单元　240

11.1.3　LSTM单元　242

11.1.4　GRU单元　243

11.1.5　双向RNN单元　244

11.1.6　带有其他特性的RNN单元　245

11.2　RNN模型　247

11.2.1　PTB-LSTM语言模型　247

11.2.2　Seq2Seq模型　251

11.3　小结　254

第四部分　核心揭秘篇

第　12章 TensorFlow运行时核心设计与实现　256

12.1　运行时框架概述　256

12.2　关键数据结构　257

12.2.1　张量相关数据结构　258

12.2.2　设备相关数据结构　260

12.2.3　数据流图相关的数据结构　263

12.3　公共基础机制　266

12.3.1　内存分配　266

12.3.2　线程管理　268

12.3.3　多语言接口　269

12.3.4　XLA编译技术　270

12.3.5　单元测试框架　271

12.4　外部环境接口　272

12.4.1　加速器硬件接口　272

12.4.2　系统软件接口　275

12.5　小结　276

第　13章 通信原理与实现　277

13.1　概述　277

13.2　进程内通信　278

13.2.1　通信接口　278

13.2.2　会合点机制　280

13.2.3　异构设备内存访问　282

13.3　进程间通信　283

13.3.1　gRPC通信机制　284

13.3.2　控制通信　286

13.3.3　数据通信　290

13.4　RDMA通信模块　294

13.4.1　模块结构　295

13.4.2　消息语义　296

13.4.3　通信流程　297

13.5　小结　300

第　14章 数据流图计算原理与实现　301

14.1　概述　301

14.2　数据流图创建　302

14.2.1　流程与抽象　303

14.2.2　全图构造　305

14.2.3　子图提取　306

14.2.4　图切分　307

14.2.5　图优化　308

14.3　单机会话运行　308

14.3.1　流程与抽象　309

14.3.2　执行器获取　311

14.3.3　输入数据填充　312

14.3.4　图运行　313

14.3.5　输出数据获取　315

14.3.6　张量保存　315

14.4　分布式会话运行　315

14.4.1　主-从模型　316

14.4.2　主要抽象　317

14.4.3　client创建会话　319

14.4.4　client请求图运行　320

14.4.5　master驱动图运行　321

14.4.6　worker实施图运行　323

14.5　操作节点执行　325

14.5.1　核函数抽象　325

14.5.2　CPU上的执行流程　326

14.5.3　CUDA GPU上的执行流程　326

14.6　小结　327

第五部分　生态发展篇

第　15章 TensorFlow生态环境　330

15.1　生态环境概况　330

15.1.1　社区托管组件　330

15.1.2　第三方项目　333

15.2　深度神经网络库Keras　334

15.2.1　概述　334

15.2.2　模型概述　335

15.2.3　顺序模型　336

15.2.4　函数式模型　338

15.3　TensorFlow与Kubernetes生态的结合　340

15.4　TensorFlow与Spark生态的结合　344

15.5　TensorFlow通信优化技术　345

15.6　TPU及神经网络处理器　348

15.7　NNVM模块化深度学习组件　349

15.8　TensorFlow未来展望——TFX　351

15.9　小结　353

附录A　354

《算法图鉴：从理论到实践的智慧结晶》 内容简介： 这是一本旨在为广大算法爱好者、开发者以及对计算思维充满好奇的读者提供全面、深入、体系化知识的著作。本书不拘泥于某一特定编程语言或框架，而是聚焦于算法的核心思想、演进脉络、内在逻辑及其在不同领域的应用。它不仅仅是一本算法教程，更是一次对计算科学基础原理的探索之旅，一次对解决复杂问题能力的系统训练。 第一部分：算法的基石——概念与思维 本部分将带领读者从最本质的层面理解算法。我们不急于求成地进入复杂的实现细节，而是先建立起对算法的清晰认知。 何为算法？：我们将从“问题”、“步骤”、“有限性”、“可行性”、“确定性”和“输入/输出”这几个维度，对算法进行严谨而易懂的定义。通过生动的比喻和生活化的例子，例如烹饪一道菜、导航去目的地，来阐释算法的抽象概念，让读者深刻理解算法是解决问题的蓝图，是指导机器执行任务的指令集。 算法的衡量标准：理解算法的效率是至关重要的。我们将详细介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，并讲解如何通过“大O表示法”来度量算法的性能。这不仅仅是理论上的讲解，还会通过简单的实例，如线性查找与二分查找的比较，直观展示不同复杂度算法的效率差异，让读者体会到选择高效算法的重要性。 计算思维的培养：本书强调的不仅仅是算法的知识点，更是培养一种计算思维。我们将引导读者学习如何将现实世界的问题分解成更小的、可管理的部分，如何识别问题中的模式，如何抽象出通用解决方案，以及如何评估不同解决方案的优劣。这部分将穿插一些“思考题”和“小挑战”，鼓励读者主动运用所学概念进行思考和练习。 算法的历史与哲学：我们还会简要回顾算法发展的历史，从古希腊的欧几里得算法到现代计算机科学中的各种创新。了解算法的演进过程，有助于我们更好地理解其内在的逻辑和哲学思想，感受人类智慧在解决计算问题上的不懈追求。 第二部分：基础算法的精髓——经典之韵 在奠定坚实的理论基础后，我们将进入算法世界的经典篇章，深入剖析那些支撑起现代计算的基石算法。 排序算法：排序是算法中最基础也最重要的操作之一。我们将逐一讲解冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序等经典算法。对于每种算法，我们不仅会分析其工作原理，还会深入剖析其时间复杂度和空间复杂度，讨论其优缺点、适用场景以及如何进行优化。例如，在讲解快速排序时，我们会深入探讨“划分”过程的不同策略对性能的影响。 查找算法：高效查找数据是信息处理的核心。除了基础的线性查找，我们将重点讲解二分查找算法。我们会详细阐述二分查找的前提条件（有序性）及其工作原理，并分析其对数级别的时间复杂度，展示其在处理大规模数据时的强大威力。还会触及哈希查找的基本思想。 图算法：图是一种强大的数据结构，广泛应用于网络、社交、导航等领域。我们将介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），并深入讲解图的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。通过生动的图示和实例，如迷宫寻路、社交网络分析，让读者理解这两种遍历方法的原理和应用。 字符串匹配算法：在文本处理、搜索引擎等领域，字符串匹配至关重要。我们将介绍朴素的字符串匹配方法，并重点讲解更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法。我们会详细拆解KMP算法的“部分匹配表”构建过程及其如何避免不必要的比较，从而实现线性时间复杂度的匹配。 第三部分：进阶算法的奥秘——智慧之光 本部分将带领读者探索更复杂、更具挑战性的算法领域，它们在人工智能、数据科学、优化问题等前沿领域扮演着核心角色。 动态规划：动态规划是解决最优子结构和重叠子问题的一类强大算法。我们将从一个经典的例子（如斐波那契数列、背包问题）入手，逐步揭示动态规划的核心思想：将大问题分解为小问题，并存储子问题的解以避免重复计算。我们会详细讲解状态定义、状态转移方程的构建，并通过多种经典案例，如最长公共子序列、编辑距离等，来巩固读者的理解。 贪心算法：贪心算法在许多情况下能够给出全局最优解，其思想是每一步都做出当前看起来最优的选择。我们将通过实例（如活动选择问题、霍夫曼编码）来解释贪心策略的运作方式，并分析贪心算法的适用条件和局限性，强调并非所有问题都适用于贪心策略。 回溯算法：回溯算法是一种通过探索所有可能的解决方案来找到问题的解的系统化查找方法。我们将介绍回溯的“试探”和“剪枝”思想，并通过经典的N皇后问题、迷宫寻路等例子，讲解如何构建回溯函数的递归逻辑，以及如何通过剪枝操作来提高效率。 分治算法：分治算法将一个问题分解成若干个规模更小的相同问题，递归地解决这些子问题，然后将子问题的解合并起来，形成原问题的解。我们将通过归并排序、快速排序等已介绍的算法，再次强调分治的思想，并介绍其他应用，如大数乘法。 第四部分：算法在现实世界的投影——应用与实践 理论的学习最终是为了指导实践。本部分将聚焦于算法在各个领域的实际应用，帮助读者将所学知识与真实世界的问题联系起来。 数据结构与算法的协同：算法的实现往往离不开高效的数据结构。我们将探讨列表、栈、队列、树（二叉树、平衡树）、图、哈希表等基本数据结构与常用算法之间的紧密联系，分析不同数据结构对算法性能的影响。 算法在机器学习中的角色：简要介绍机器学习中的一些核心算法（如决策树、支持向量机、神经网络的底层逻辑），展示算法如何成为人工智能的驱动力。 算法在网络与系统中的应用：例如，路由算法在网络通信中的作用，搜索算法在信息检索中的应用，以及操作系统中的调度算法等。 编码实现与性能调优：虽然本书侧重于算法思想，但也会提供一些伪代码或通用编程思路，指导读者如何将算法转化为可执行的代码。并探讨一些常见的性能优化技巧，例如缓存、并行计算等。 算法思维的价值：最后，我们将总结算法思维对于解决复杂问题、优化决策、创新技术的重要意义，鼓励读者在日常学习和工作中，不断运用和深化算法思维。 本书特色： 循序渐进，体系完整：从基础概念到高级技巧，由浅入深，构建完整的算法知识体系。 理论与实践并重：不仅讲解算法原理，还穿插大量实例和应用场景，帮助读者理解算法的实际价值。 强调思维培养：注重培养读者的计算思维和解决问题的能力，而非仅仅记忆代码。 清晰易懂的讲解：采用生动形象的比喻和图示，化繁为简，让抽象的算法概念易于理解。 不受特定技术限制：聚焦算法的普适性，读者无论使用何种编程语言，都能从中获益。 《算法图鉴：从理论到实践的智慧结晶》是一本适合所有渴望提升自身编程能力、深化计算科学理解、掌握解决复杂问题关键技能的读者的宝贵资源。它将帮助您打开通往算法世界的大门，开启一段充满发现和智慧的旅程。

评分☆☆☆☆☆

《自然语言处理中的语义表示方法演进》这本书，带给我的是一种对语言本质的重新审视。它详尽地追踪了NLP领域中“如何让计算机理解词义”这个核心问题的演变历程。从早期的基于词典和规则的方法，到统计学驱动的N-gram模型，再到Word2Vec和GloVe带来的分布式表示的革命，作者的叙述极具层次感。我非常欣赏它对词向量空间几何意义的深度挖掘，比如如何通过向量运算来捕获类比关系（如“国王-男人+女人=女王”）。更进一步，这本书没有停留在静态词向量，而是深入探讨了ELMo和BERT等动态上下文嵌入的兴起，解释了Transformer架构中自注意力机制是如何解决传统RNN在长距离依赖建模上的结构性缺陷的。对于这些前沿模型，作者不仅展示了它们的能力，更揭示了它们在处理歧义和多义词时的内在机制和局限性。这本书的价值在于，它帮助读者构建了一个完整的“语义理解”知识图谱，让每一个新的模型出现时，你都能将其准确地放置在历史演进的坐标系中。

评分☆☆☆☆☆

说实话，读《计算机视觉前沿技术综述与展望》这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场跨越时空的思维漫步。这本书的视角非常宏大，它不仅仅停留在对现有技术的罗列上，而是巧妙地将过去十年计算机视觉领域的发展脉络梳理得井井有条。作者对于不同技术流派之间的继承与演变有着深刻的洞察力，比如从早期的SIFT特征描述符到深度学习时代的注意力机制，每一步的跨越，作者都能精准地指出其背后的驱动力和局限性。最让我印象深刻的是它对“场景理解”这一宏大目标的探讨，不仅仅局限于目标检测或图像分割这些具体任务，而是上升到了如何让机器真正“看懂”世界的哲学层面。书中对未来研究方向的预测也相当大胆且富有启发性，例如对自监督学习在无标签数据泛化能力上的潜力分析，让人对未来几年的研究趋势有了一个初步的预判。这本书更像是为领域内的研究人员准备的一份路线图，它教会你如何思考问题，而不是仅仅告诉你答案。

评分☆☆☆☆☆

我最近拜读的《现代机器学习算法的数学基础》这本书，彻底颠覆了我过去那种“代码跑起来就行”的浅薄认知。这本书的行文风格极其严谨、逻辑链条清晰得令人拍案叫绝。它不像市面上很多流行的书籍那样，为了追求速度而牺牲了对数学原理的深入剖析，而是花了大量篇幅去推导那些支撑起SVM、决策树等经典算法的数学原理，比如拉格朗日乘子法在SVM中的应用，或者熵与信息增益在决策树构建中的精确计算过程。我尤其欣赏作者在解释统计学概念时所展现的功力，比如对偏差-方差权衡的阐述，不再是简单的图示说明，而是通过严密的概率论语言，清晰地界定了高方差和高偏差分别意味着模型在训练集和测试集上表现的差异。这本书的难度系数不低，需要一定的数学背景作为铺垫，但对于渴望构建稳固理论基石的进阶学习者而言，它的价值无可替代。每次读完一个章节，都会有一种对算法敬畏油然而生的感觉，因为它让你明白，那些看似简单的“黑箱”背后，是多么精妙的数学结构在支撑。

评分☆☆☆☆☆

最近翻阅的《高性能计算与并行编程实践》这本书，对于我这种后端开发背景、但在处理大规模数据时经常碰到性能瓶颈的工程师来说，简直是雪中送炭。这本书的重点极其明确，完全聚焦于如何榨干硬件的每一丝性能潜力。它没有过多涉及上层应用逻辑，而是深入到了CPU缓存的工作原理、内存访问模式优化以及SIMD指令集的使用。作者用大量的汇编级伪代码示例，展示了如何通过优化数据布局（比如Cache-aware的数据结构设计）来避免缓存未命中带来的巨大延迟。特别是关于OpenMP和MPI在多核与多机环境下的编程范式对比，分析得极为透彻，尤其是在处理跨节点通信的开销和同步机制时，提供了非常实用的性能调优技巧。读完后，我尝试将书中学到的知识应用到我们现有的数据处理流程中，仅仅是调整了数据读取的顺序和结构，处理时间就下降了接近40%。这本书的实践性极强，是每一个追求极致性能的开发者必备的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

天呐，最近终于啃完了那本《深度学习核心概念解析》，简直是打开了我对神经网络理解的一扇全新的大门。这本书的厉害之处在于，它并没有一上来就堆砌复杂的数学公式，而是用非常直观、生活化的比喻，把那些抽象的梯度下降、反向传播讲得明明白白。我记得最开始接触深度学习的时候，那些关于“损失函数”和“优化器”的描述对我来说简直是天书，但这本书里，作者巧妙地将优化过程比喻成在崎岖山路上寻找最低点的旅人，通过调整步伐（学习率）来避开暂时的低谷（局部最优）。尤其是它对卷积神经网络（CNN）的讲解，简直是教科书级别的细腻，从最基础的局部感受野到池化操作的必要性，层层递进，让人感到茅塞顿开。读完之后，我再去看一些开源项目中的模型代码，那些原本模糊不清的参数设置，现在都变得有理有据，不再是盲目套用。这本书的结构安排也极其合理，理论基础扎实后，紧接着就进入了实战应用，引导读者思考如何在真实场景中权衡模型的复杂度和泛化能力。对于任何想要从“会用”提升到“理解”深度学习底层逻辑的人来说，这绝对是一本不可多得的内功心法宝典。

评分☆☆☆☆☆

看了下还好吧，入门级别。

评分☆☆☆☆☆

不错不错，买来做参考。

评分☆☆☆☆☆

不错………………

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

商品不错，送货快，包装好，物美价廉，支持京东

评分☆☆☆☆☆

质量还不错 正在学习 感觉内容还可以

评分☆☆☆☆☆

书没问题，是正版的，好评

评分☆☆☆☆☆

很好的书籍 买来翻翻很不错