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郑泽宇，梁博文，顾思宇著 著

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• TensorFlow
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• 机器学习
• 神经网络
• Python
• 数据科学
• 人工智能
• 模型训练
• 计算机视觉
• 自然语言处理

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121330667

商品编码：25469958984

出版时间：2018-02-01

作  者:郑泽宇,梁博文,顾思宇 著 定  价:89 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年02月01日 页  数:348 装  帧:平装 ISBN:9787121330667 ●第1章 深度学习简介 1
●1.1 人工智能、机器学习与深度学习 2
●1.2 深度学习的发展历程 6
●1.3 深度学习的应用 10
●1.3.1 计算机视觉 10
●1.3.2 语音识别 13
●1.3.3 自然语言处理 14
●1.3.4 人机博弈 17
●1.4 深度学习工具介绍和对比 19
●小结 23
●第2章 TensorFlow环境搭建 25
●2.1 TensorFlow的主要依赖包 25
●2.1.1 Protocol Buffer 25
●2.1.2 Bazel 27
●2.2 TensorFlow安装 29
●2.2.1 使用Docker安装 30
●2.2.2 使用pip安装 31
●2.2.3 从源代码编译安装 32
●2.3 TensorFlow测试样例 37
●小结 38
●部分目录

内容简介

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时，第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外，第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。本书适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师，希望了解深度学习的大数据平等 郑泽宇,梁博文,顾思宇 著 郑泽宇，2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获卡内基梅隆大学计算机硕士学位，前谷歌不错工程师，现为才云科技(Caicloud.io)联合创始人、大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题，带领团队成功开发靠前头一个成熟的分布式TensorFlow深度学习平台，在机器学习、人工智能领域有着丰富的经验。
梁博文，谷歌工程师。2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获哥伦比亚大学计算机硕士学位，同年加入谷歌翻译组，参与并领导了多个项目，负责了3个语言的翻译模型的研发工作，在自然语言处理方面有丰富经验，在统计翻译模型、神经网络翻译模型、语料等

《TensorFlow (第二版)》 深入理解与实践下一代深度学习框架 在这个计算能力飞速发展、数据爆炸式增长的时代，深度学习已经成为推动人工智能进步的核心驱动力。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从疾病诊断到金融风控，深度学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。而要驾驭这股强大的技术浪潮，掌握一个高效、灵活且功能强大的深度学习框架至关重要。 《TensorFlow (第二版)》正是为满足这一需求而生的权威指南。本书并非简单地罗列API，而是致力于帮助读者建立起对TensorFlow核心概念的深刻理解，并引导他们掌握利用这一强大工具进行实际深度学习项目开发的能力。本书的第二版，在TensorFlow 2.x时代背景下，进行了全面的更新和优化，确保内容的时效性和实用性，使其成为您探索深度学习世界的理想伙伴。 为何选择 TensorFlow？ TensorFlow，由Google Brain团队开发，是目前业界最流行、最广泛使用的开源深度学习框架之一。它以其强大的计算能力、灵活的图计算机制、丰富的功能库以及活跃的社区支持而闻名。无论您是初学者，希望快速搭建起自己的第一个神经网络，还是经验丰富的开发者，寻求优化模型性能、部署到生产环境，TensorFlow都能提供强有力的支持。 本书的核心价值与特色 《TensorFlow (第二版)》的设计理念是“学以致用”，从理论到实践，层层递进，循序渐进。本书内容翔实，讲解深入，力求为读者提供最全面、最实用的TensorFlow学习体验。 重塑学习体验：Eager Execution 的引入 TensorFlow 2.x 最显著的改变之一便是默认开启 Eager Execution（即时执行）。这一特性极大地简化了TensorFlow的编程模型，使其更接近Python的交互式编程风格。在本书中，我们将深入探讨 Eager Execution 的优势，包括更直观的代码调试、更便捷的模型开发以及更快的迭代速度。您将学习如何利用Eager Execution 轻松地构建和测试模型，告别以往复杂的图构建和会话管理。 Keras：深度学习的优雅接口 Keras，作为TensorFlow的高级API，以其简洁、模块化和用户友好的设计，成为了构建神经网络的首选。本书将Keras置于核心地位，从最基础的Sequential模型到更灵活的Functional API，再到自定义层的实现，我们将详尽介绍Keras的各个方面。您将学会如何高效地定义模型结构、选择激活函数、配置损失函数和优化器，以及如何进行数据预处理和模型评估。 数据管道的艺术：tf.data API 在深度学习项目中，高效的数据加载和预处理是至关重要的环节。本书将重点介绍 `tf.data` API，这是一个强大且灵活的工具，用于构建高效、可扩展的数据输入管道。您将学习如何从各种数据源（如NumPy数组、TFRecord文件、Pandas DataFrames等）加载数据，如何进行数据清洗、转换、增强，以及如何利用其并行处理和预取能力，最大化GPU的利用率，显著提升模型训练的速度。 模型构建的基石：层 (Layers) 与模块 (Modules) 本书将深入剖析TensorFlow中各种预定义的层，如卷积层 (Conv2D)、循环层 (LSTM, GRU)、全连接层 (Dense) 等，并解释它们背后的数学原理和应用场景。此外，您还将学习如何通过组合现有层来构建复杂的神经网络架构，以及如何利用 Keras 的 `Model` API 来创建具有共享层或多输入/输出的模型。 训练与优化的精髓：优化器、损失函数与正则化 掌握模型的训练过程是深度学习的关键。本书将详细讲解各种优化算法，如SGD、Adam、RMSprop等，并分析它们的优缺点。同时，我们将深入探讨不同类型的损失函数，以及如何根据任务选择合适的损失函数。此外，本书还会涵盖重要的正则化技术，如Dropout、L1/L2正则化、Batch Normalization等，帮助您构建泛化能力更强的模型，避免过拟合。 可视化与调试的利器：TensorBoard 理解模型的训练过程和性能表现离不开有效的可视化工具。TensorBoard是TensorFlow内置的强大可视化套件，可以帮助您监控训练指标（如损失、准确率）、可视化计算图、查看模型权重分布、分析计算性能等等。本书将指导您如何充分利用TensorBoard，为模型开发和调试提供有力支持。 从原型到生产：模型保存、加载与部署 开发完成的模型最终需要被部署到实际应用中。本书将详细介绍TensorFlow中模型保存和加载的各种方式，包括HDF5格式、SavedModel格式以及如何保存和加载模型权重。更进一步，我们将探讨如何将模型部署到不同的平台，例如使用 TensorFlow Serving 进行服务器端部署，或使用 TensorFlow Lite 进行移动端和嵌入式设备的部署。 实战项目：掌握实际应用 理论学习的最终目的是解决实际问题。《TensorFlow (第二版)》精选了一系列具有代表性的深度学习项目，涵盖图像识别、自然语言处理、序列模型等多个领域。通过这些实战项目，您将有机会将所学知识融会贯通，亲手构建、训练和评估复杂的深度学习模型，体验从数据准备到模型部署的全过程。这些项目不仅能加深您对TensorFlow的理解，更能为您积累宝贵的实战经验。 面向未来：深入理解 TensorFlow 生态 TensorFlow 的发展并不仅限于核心库。本书还将引导您了解 TensorFlow 庞大而充满活力的生态系统，包括 TensorFlow Extended (TFX) 用于端到端生产 ML 平台、TensorFlow Probability 用于概率编程、TensorFlow Datasets (TFDS) 用于快速访问和使用数据集等。理解这些工具将有助于您构建更健壮、更可扩展的机器学习解决方案。 本书适合的读者 希望学习深度学习的初学者： 本书将从零开始，逐步引导您掌握TensorFlow的核心概念和编程技巧。 有其他框架经验的开发者： 如果您熟悉PyTorch、Theano等框架，本书将帮助您快速过渡到TensorFlow，并理解其独特的设计理念。 需要进行实际项目开发的工程师和研究人员： 本书提供的实战项目和详细的技术讲解，将直接助力您的工作。 对人工智能和机器学习感兴趣的学生和爱好者： 本书将为您打开通往深度学习世界的大门。 拥抱深度学习的未来 《TensorFlow (第二版)》不仅仅是一本书，更是您在深度学习领域探索与前进的强大引擎。通过阅读本书，您将获得深入的理论知识、丰富的实战经验，以及驾驭TensorFlow这一强大工具的信心。无论您是想开发下一代智能应用，还是想在学术研究上取得突破，本书都将成为您不可或缺的宝贵资源。立即开始您的TensorFlow学习之旅，一起构建智能的未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我印象深刻，它不仅仅是TensorFlow这个框架的介绍，更是对整个深度学习领域的一次系统性梳理。作者在讲解复杂的算法和模型时，并没有生搬硬套枯燥的数学公式，而是用一种更加直观和易于理解的方式来阐述。我尤其欣赏它在探讨模型可解释性方面的章节，这是一个非常重要但常常被忽视的议题。通过书中提供的工具和方法，我学会了如何去理解模型做出决策的原因，这对于调试和改进模型非常有帮助。此外，书中对于分布式训练的介绍也相当详尽，这对于构建大规模深度学习应用是必不可少的。我注意到作者在讲解过程中，还加入了一些行业内的最佳实践和工程化经验，这让这本书的实用价值大大提升，不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在指导我。它鼓励我去思考如何将学到的知识应用到实际项目中，并提供了很多值得借鉴的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《TensorFlow（第2版）》，我最近入手了这本书，读起来感觉相当不错，尤其是它在介绍深度学习基础概念时，用了很多生动的比喻和图示，让一些原本觉得枯燥的数学原理变得触手可及。我个人在学习机器学习的过程中，常常会觉得理论和实践之间存在一道鸿沟，而这本书很好地架起了这座桥梁。它不仅仅停留在理论层面，而是非常注重实际操作，通过大量代码示例，我能够一步步跟着学习，理解TensorFlow的API是如何工作的。特别是它对数据预处理和模型构建的讲解，非常细致，涵盖了从数据加载到张量操作，再到定义神经网络层等各个环节。我发现自己通过这本书，对于如何有效地利用TensorFlow来解决实际问题有了更清晰的认识。书中还穿插了一些关于模型调优和性能分析的小技巧，这些细节对于提升模型效果至关重要，是我之前学习过程中容易忽略的部分。总的来说，这本书的结构安排很合理，循序渐进，即使是初学者也能从中获得扎实的基础，并且能够快速上手进行实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是学习TensorFlow这个工具的指南，更是一次深入理解深度学习原理的旅程。作者在讲解过程中，始终保持着一种启发式的教学风格，引导读者去思考“为什么”以及“如何做”。我个人比较喜欢它在模型评估和选择方面的论述，不仅仅是介绍各种评估指标，更重要的是教我如何根据实际问题来选择合适的指标，以及如何解读评估结果。书中还探讨了如何利用TensorFlow进行迁移学习，这对于在数据有限的情况下快速构建高性能模型非常有帮助。另外，我注意到书中对于错误排查和调试的技巧也有提及，这对于初学者来说非常宝贵，可以避免走很多弯路。整本书的逻辑结构非常清晰，从基础概念到高级应用，层层递进，让我能够逐步建立起对深度学习的深刻理解。它鼓励我去不断尝试和创新，这才是学习技术最重要的方式。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《TensorFlow（第2版）》的时候，我抱着试试看的心态翻阅，结果却给我带来了不小的惊喜。这本书的语言风格非常朴实，没有太多华而不实的辞藻，但字里行间都透露着作者深厚的功底和对教学的热情。它在介绍TensorFlow的核心概念时，非常注重细节，比如对于张量的生命周期管理、计算图的优化等方面，都有非常深入的探讨。我之前在尝试用TensorFlow实现一些比较复杂的模型时，经常会遇到性能瓶颈，而这本书提供了一些非常实用的技巧来解决这类问题，比如如何有效地利用GPU加速，如何进行内存优化等等。更让我感到兴奋的是，书中还涉及了一些前沿的深度学习技术，比如生成对抗网络（GAN）和强化学习等，虽然篇幅不是很多，但已经足够让我对这些领域有一个初步的了解，并激发了我进一步深入学习的兴趣。这本书的图表设计也非常精美，能够清晰地展示出算法的逻辑和模型的结构，这对于我这样的视觉型学习者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

我之前对深度学习的了解主要停留在一些零散的知识点上，直到我读了《TensorFlow（第2版）》这本书，才感觉自己真正建立起了一个完整的知识体系。作者在讲解TensorFlow的API时，非常强调“易用性”，并且通过大量的代码示例，让我能够快速上手。我最喜欢的部分是关于数据管道（Data Pipeline）的讲解，它详细介绍了如何高效地加载和预处理海量数据，这对于训练大型模型至关重要。书中还对TensorFlow的动态计算图和静态计算图进行了清晰的对比，帮助我理解不同模式的优缺点以及适用场景。此外，它在模型部署方面的章节也写得相当不错，介绍了如何将训练好的模型导出和在不同平台上运行，这对于将研究成果转化为实际应用非常有指导意义。整本书读下来，我感觉自己的工程实践能力得到了显著提升，也对深度学习的整个生命周期有了更全面的认识。

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原理讲得很清楚

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非常不错

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原理讲得很清楚