包邮深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战配视频和源代码 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 义博图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111590057

商品编码：25547436124

开本：16

页数：508

书名：深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战

版 次：1

页 数：508

开 本：16开

印 次：1

包 装：平装

定价：99元

ISBN:9787111590057

本书针对TensorFlow 1.0以上版本编写，采用“理论+实践”的形式编写，通过大量的实例（共96个），全面而深入地讲解“深度学习神经网络原理”和“Tensorflow使用方法”两方面。书中的实例具有很强的实用，如对图片分类、制作一个简单的聊天机器人、进行图像识别等。书中的每章都配有一段教学视频，视频和图书具有一样的内容和结构，能帮助读者快速而全面地了解本章的内容。本书还免费提供了所有案例的源代码及数据样本，这些代码和样本不仅方便了读者学习，而且也能为以后的工作提供便利。
全书共分为3篇：1篇“深度学习与TensorFlow基础”，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow基本开发步骤、TensorFlow编程基础、一个识别图中模糊的数字的案例；2篇“深度学习基础——神经网络”介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络；3篇“神经网络进阶”，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络、对抗神经网络。
本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强。特别适合TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者作为自学教程阅读。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材使用，还适合大中专院校的相关专业作为教学参考书。

前言
1篇 深度学习与TensorFlow基础
1章 快速了解人工智能与TensorFlow 2
1.1 什么是深度学习 2
1.2 TensorFlow是做什么的 3
1.3 TensorFlow的特点 4
1.4 其他深度学习框架特点及介绍 5
1.5 如何通过本书学好深度学习 6
1.5.1 深度学习怎么学 6
1.5.2 如何学习本书 7
2章 搭建开发环境 8
2.1 下载及安装Anaconda开发工具 8
2.2 在Windows平台下载及安装TensorFlow 11
2.3 GPU版本的安装方法 12
2.3.1 安装CUDA软件包 12
2.3.2 安装cuDNN库 13
2.3.3 测试显卡 14
2.4 熟悉Anaconda 3开发工具 15
2.4.1 快速了解Spyder 16
2.4.2 快速了解Jupyter Notebook 18
3章 TensorFlow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例 19
3.1 实例1：从一组看似混乱的数据中找出y≈2x的规律 19
3.1.1 准备数据 20
3.1.2 搭建模型 21
3.1.3 迭代训练模型 23
3.1.4 使用模型 25
3.2 模型是如何训练出来的 25
3.2.1 模型里的内容及意义 25
3.2.2 模型内部的数据流向 26
3.3 了解TensorFlow开发的基本步骤 27
3.3.1 定义输入节点的方法 27
3.3.2 实例2：通过字典类型定义输入节点 28
3.3.3 实例3：直接定义输入节点 28
3.3.4 定义“学习参数”的变量 29
3.3.5 实例4：通过字典类型定义“学习参数” 29
3.3.6 定义“运算” 29
3.3.7 优化函数，优化目标 30
3.3.8 初始化所有变量 30
3.3.9 迭代更新参数到**解 31
3.3.10 测试模型 31
3.3.11 使用模型 31
4章 TensorFlow编程基础 32
4.1 编程模型 32
4.1.1 了解模型的运行机制 33
4.1.2 实例5：编写hello world程序演示session的使用 34
4.1.3 实例6：演示with session的使用 35
4.1.4 实例7：演示注入机制 35
4.1.5 建立session的其他方法 36
4.1.6 实例8：使用注入机制获取节点 36
4.1.7 指定GPU运算 37
4.1.8 设置GPU使用资源 37
4.1.9 保存和载入模型的方法介绍 38
4.1.10 实例9：保存/载入线性回归模型 38
4.1.11 实例10：分析模型内容，演示模型的其他保存方法 40
4.1.12 检查点（Checkpoint） 41
4.1.13 实例11：为模型添加保存检查点 41
4.1.14 实例12：更简便地保存检查点 44
4.1.15 模型操作常用函数总结 45
4.1.16 TensorBoard可视化介绍 45
4.1.17 实例13：线性回归的TensorBoard可视化 46
4.2 TensorFlow基础类型定义及操作函数介绍 48
4.2.1 张量及操作 49
4.2.2 算术运算函数 55
4.2.3 矩阵相关的运算 56
4.2.4 复数操作函数 58
4.2.5 规约计算 59
4.2.6 分割 60
4.2.7 序列比较与索引提取 61
4.2.8 错误类 62
4.3 共享变量 62
4.3.1 共享变量用途 62
4.3.2 使用get-variable获取变量 63
4.3.3 实例14：演示get_variable和Variable的区别 63
4.3.4 实例15：在特定的作用域下获取变量 65
4.3.5 实例16：共享变量功能的实现 66
4.3.6 实例17：初始化共享变量的作用域 67
4.3.7 实例18：演示作用域与操作符的受限范围 68
4.4 实例19：图的基本操作 70
4.4.1 建立图 70
4.4.2 获取张量 71
4.4.3 获取节点操作 72
4.4.4 获取元素列表 73
4.4.5 获取对象 73
4.4.6 练习题 74
4.5 配置分布式TensorFlow 74
4.5.1 分布式TensorFlow的角色及原理 74
4.5.2 分布部署TensorFlow的具体方法 75
4.5.3 实例20：使用TensorFlow实现分布式部署训练 75
4.6 动态图（Eager） 81
4.7 数据集（tf.data） 82
5章 识别图中模糊的手写数字（实例21） 83
5.1 导入图片数据集 84
5.1.1 MNIST数据集介绍 84
5.1.2 下载并安装MNIST数据集 85

《精益学习：告别低效，拥抱高产》 内容简介 在信息爆炸的时代，学习新知识、掌握新技能已成为每个人不可或缺的能力。然而，我们常常发现自己陷入了低效学习的泥潭：投入了大量时间，收效却微乎其微；知识点零散，难以构建系统认知；学习过程枯燥乏味，难以坚持。究其根本，是我们缺乏一套行之有效的学习方法。《精益学习：告别低效，拥抱高产》应运而生，它并非一本陈述某个具体学科知识的书籍，而是聚焦于“如何学习”这个普遍性难题，为读者提供一套经过验证、可操作性强的学习体系，帮助你系统性地提升学习效率，实现知识的深度内化与高效输出。 本书的核心理念源自“精益”思想，借鉴了精益生产、精益创业等领域的精髓，将其巧妙地应用于个人学习过程。它倡导一种以结果为导向，以价值创造为核心，以持续迭代和反馈为驱动的学习模式。区别于传统意义上埋头苦读、海量记忆的学习方式，本书强调学习的目标明确性、过程优化性、反馈及时性以及输出导向性。作者并非教你某个领域的具体知识，而是为你打造一个强大的“学习引擎”，让你能够更快速、更有效地掌握任何你想要学习的知识和技能。 本书将带你系统性地解决以下学习痛点： 目标迷失，不知道学什么，为什么学： 许多学习者在开始学习前，对学习目标模糊不清，缺乏明确的方向。本书将引导你如何进行有效的学习目标设定，区分“想要”与“需要”，以及如何将宏大的学习愿景分解为可执行的阶段性目标，确保你的学习始终聚焦于核心价值。我们将探讨目标设定的SMART原则在学习领域的具体应用，以及如何通过“反向设计”——从学习成果反推学习路径——来提高学习的针对性。 信息过载，抓不住重点，学了就忘： 面对海量的信息，我们常常感到 overwhelmed，难以辨别哪些是真正重要的知识。本书将教授你如何构建强大的信息筛选机制，学会提炼核心概念，理解知识之间的底层逻辑和关联性。我们将深入探讨诸如“费曼学习法”、“间隔重复”、“主动回忆”等被科学证明有效的学习技巧，帮助你将短期记忆转化为长期记忆，实现知识的深度理解和牢固掌握。 方法论缺失，学习效率低下，事倍功半： 很多时候，我们并非不努力，而是努力用错了方法。本书将系统梳理并实践一系列“精益学习”的方法论。这包括但不限于： “最小可行学习集”（Minimal Viable Learning Set, MVLS）： 如何快速找到学习某个领域所需的最核心、最基础的知识点，避免在早期阶段被大量非必要信息干扰。 “认知负荷管理”： 理解并优化你的工作记忆和长期记忆的交互，避免“大脑过载”，确保信息能够有效传递和存储。 “知识地图构建”： 如何通过思维导图、概念图等工具，将零散的知识点组织成结构化的知识体系，促进知识的融会贯通。 “实践驱动的学习循环”： 强调“学以致用”，将学习到的知识迅速应用于实际项目或模拟场景中，通过实践来检验、巩固和深化理解。 知识固化，无法灵活运用，输出乏力： 许多学习者能够理解和记忆知识，但在实际应用时却显得捉襟见肘。本书将着重培养你的“输出能力”。我们将探讨如何从被动接收者转变为主动创造者，分享有效的知识输出策略，如： “讲授式学习”： 通过向他人解释或教授知识来加深自己的理解。 “项目导向的学习”： 将学习过程与具体项目的完成相结合，让学习成果直接转化为可见的产出。 “刻意练习与迭代反馈”： 如何在输出过程中不断发现问题，并根据反馈进行调整和优化，实现螺旋式上升。 学习动力不足，容易放弃，缺乏持续性： 学习是一个长期而艰苦的过程，如何保持学习的动力至关重要。本书将帮助你构建内在的学习驱动力，找到适合自己的学习节奏，并掌握应对学习倦怠的有效策略。我们将探讨如何设置“微习惯”，如何利用“奖励机制”，以及如何构建“学习社群”来互相激励和支持。 本书内容架构： 全书分为三个核心部分： 第一部分：重新定义学习——认知与准备 第一章：告别“无效勤奋”：理解学习的本质与规律。 深入剖析传统学习模式的局限性，介绍“精益学习”的核心理念，以及它如何颠覆我们对学习的认知。 第二章：明确你的“学习北极星”：目标设定与路径规划。 学习如何设定清晰、可衡量的学习目标，以及如何通过“反向设计”构建个性化的学习路径。 第三章：构建你的“知识雷达”：信息筛选与核心提炼。 掌握高效的信息检索、评估和筛选技巧，识别知识中的“骨架”与“血肉”。 第二部分：精益学习实践——方法与工具 第四章：深度理解的利器：主动回忆与费曼技巧。 学习如何通过主动回忆来巩固记忆，以及如何运用费曼技巧来检验自己是否真正理解了某个概念。 第五章：知识体系的构建：思维导图与概念关联。 掌握构建结构化知识体系的方法，将零散的知识点串联起来，形成融会贯通的认知。 第六章：加速学习的引擎：最小可行学习集与认知负荷管理。 学习如何快速切入学习重点，避免不必要的迂回，并优化学习过程中的认知消耗。 第七章：从了解到做到：实践驱动的学习闭环。 强调将学习成果应用于实践，以及如何通过项目制学习来加速知识的转化。 第三部分：持续精进与输出——巩固与成长 第八章：输出即是最好的输入：知识的再加工与分享。 学习如何通过写作、分享、教学等方式来深化理解，并检验学习效果。 第九章：刻意练习与反馈循环：迭代优化你的学习能力。 掌握刻意练习的方法，以及如何利用反馈来持续改进你的学习策略。 第十章：保持学习的“燃料”：内在动机与习惯养成。 探讨如何培养持久的学习动力，克服学习倦怠，建立可持续的学习习惯。 第十一章：构建你的“学习生态圈”：社群、工具与平台。 介绍如何利用外部资源，如学习社群、在线工具等，来提升学习体验和效率。 本书的价值： 《精益学习：告别低效，拥抱高产》不仅仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。它融合了认知科学、行为经济学、教育心理学等多个领域的先进理念，并将其转化为具体、可操作的步骤和技巧。阅读本书，你将收获： 一套系统性的学习方法论： 告别盲目，掌握科学的学习框架。 一系列高效的学习工具与技巧： 提升学习效率，缩短学习周期。 一种以结果为导向的学习思维： 让学习真正服务于你的目标与价值。 持续的学习动力与能力： 让你在任何领域都能快速上手，持续成长。 无论你是学生，希望在学业上取得突破；还是职场人士，需要不断更新技能以适应时代变化；抑或是终身学习的实践者，渴望不断拓展自己的认知边界，《精益学习：告别低效，拥抱高产》都将是你不可或缺的得力助手。它将帮助你摆脱低效学习的困境，释放你的学习潜能，最终实现知识的快速掌握与高效输出，在知识经济时代乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 作为一个在人工智能领域摸爬滚打多年的开发者，我深知理论知识和实践技能的结合有多么重要。市面上关于深度学习的书籍，要么是纯理论的学术论文集，要么是零散的代码片段堆砌，很少有能真正做到理论与实践完美结合的。这本《包邮深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》在这方面做得非常出色。它不仅讲解了深度学习的核心原理，比如前向传播、反向传播、梯度下降等，更重要的是，它将这些原理巧妙地融入到TensorFlow的实战应用中。书中对TensorFlow的高级特性的讲解，如Keras API、Eager Execution、分布式训练等，都非常到位，并且提供了大量可运行的代码示例。我特别喜欢它对模型部署和性能优化的章节，这部分内容在很多入门书籍中都被忽略了，但对于实际项目落地来说至关重要。作者在讲解过程中，充分考虑到了开发者的实际需求，比如如何选择合适的模型架构、如何进行超参数调优、如何评估模型性能等等，这些都极具参考价值。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 最近翻阅了市面上不少关于深度学习的书籍，但总感觉差了点意思，要么过于理论化，要么实战部分讲得不够深入，让我这种想快速上手又想理解底层原理的读者来说，总有些抓不住核心。直到我看到一本封面设计简洁大气，书名也直击痛点的书，当时就抱着试试看的心态买下了。拿到手后，翻开目录，感觉非常踏实。它并没有一上来就抛出各种复杂的算法，而是从最基础的概念讲起，比如什么是神经网络，它的基本结构是什么，每一层的权重和偏置是怎么工作的。这种循序渐进的方式，让我这个之前接触过一些机器学习但对深度学习门槛有点畏惧的读者，一下子就放松了警惕。更惊喜的是，书中还穿插了很多图示，把抽象的概念形象化，比如用一个简单的逻辑门来解释激活函数，用一个滑动窗口来演示卷积操作，这些细节的处理，真的比那些干巴巴的文字解释要有效得多。我尤其喜欢它对TensorFlow基本操作的介绍，比如如何定义一个张量，如何进行基本的数学运算，如何构建一个简单的计算图，这些都是后面学习更复杂模型的基础。读到后面，感觉作者非常有经验，知道读者在学习过程中可能会遇到哪些困难，并且提前给出了巧妙的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 我是一名在校的学生，学习深度学习对我来说是毕业设计和未来职业发展的重要一步。我之前尝试过看一些网上的教程，但碎片化的信息总是让我难以构建完整的知识体系。这本《包邮深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》可以说是及时雨。它从入门讲起，非常适合我这种基础相对薄弱的学习者。书中对TensorFlow的讲解，可以说是手把手教学，从环境配置到第一个“Hello World”，再到更复杂的模型构建，每一步都讲解得非常细致。让我欣喜的是，它不仅仅停留在“怎么做”，更注重“为什么这样做”。在讲解模型结构时，它会深入分析每一层的作用，比如卷积层如何提取特征，池化层如何降维，全连接层如何进行分类，这些原理的阐述，让我不再是机械地复制粘贴代码，而是真正理解了模型背后的逻辑。尤其是在讲解各种优化器（如SGD, Adam）和正则化技术（如Dropout, L2正则化）时，作者都花了大量的篇幅去分析它们的优缺点以及适用场景，这对于我理解模型训练的稳定性、泛化能力等方面非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 说实话，我买这本书很大程度上是被“深度学习”这四个字吸引的，我对这个领域一直充满好奇，但又苦于找不到一个能系统梳理知识脉络的入口。市面上很多深度学习的书，要么是某个算法的专著，要么是大杂烩，很难找到一本能兼顾理论深度和工程实践的书。而这本书，在内容安排上做得相当出色。它并没有一开始就陷入算法细节的泥淖，而是先从深度学习的整体框架入手，解释了它为什么如此强大，以及它在各个领域的应用前景。然后，它很自然地过渡到TensorFlow这个强大的框架，详细讲解了它的核心概念，比如图计算、会话、张量等等。让我印象深刻的是，书中在讲解每一个概念时，都提供了清晰的代码示例，而且这些代码都经过精心设计，简洁易懂，可以直接运行，这对于我这种喜欢动手实践的读者来说，简直是福音。更棒的是，它不仅仅是教你如何调用API，更是在讲解API背后所代表的原理，比如在讲损失函数时，它会分析不同损失函数适用的场景，以及它们是如何影响模型训练的。读完关于反向传播的部分，我感觉自己对神经网络的学习过程有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 我一直对深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域的突破感到惊叹，但又觉得入门门槛很高，不敢轻易尝试。这本书的出现，极大地降低了我的学习难度。它从最基础的概念开始，循序渐进地引导读者进入深度学习的世界。书中对TensorFlow的使用讲解非常详细，从张量操作到构建复杂的神经网络模型，每一步都清晰明了。让我眼前一亮的是，它不仅仅局限于理论讲解，还提供了大量的实战案例，比如图像分类、文本情感分析等，这些案例都包含了完整的代码，并且作者还贴心地提供了配套的视频讲解，这对于我这种视觉学习者来说，简直是太友好了。通过这些案例，我不仅学会了如何使用TensorFlow构建模型，更重要的是，我理解了如何将深度学习的思想应用于实际问题中。书中关于模型评估和调优的部分也写得非常到位，让我能够更好地理解模型的优缺点，并进行针对性的改进。总的来说，这本书内容充实，讲解清晰，实战性强，是一本非常值得推荐的深度学习入门读物。

评分☆☆☆☆☆

学人工智能，学吐血了，哎，求加薪啊

评分☆☆☆☆☆

从目录上看这本书感觉是有史以来最为详细的深度学习书籍。果断的拍了一本。到手之后发现内容与目录完全一致。基本上每个知识点都有案例代码。有些例子正好工作中能够用到。是货真价实的干货。一下子可以来源这么多案例。感谢作者的胸怀与奉献。

评分☆☆☆☆☆

大致浏览下，这本书太好了。思路清晰易懂，还不失高深。目前的工作告一段落，打算按照书上的内容全面学习，做一遍例子。

评分☆☆☆☆☆

这是一本读过深度学习这方面书中干货最多，最实用的一本书了，值得大家拥有！

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，内容全面，实用性强，全是干货；想入门和提高的，应该买这本书。

评分☆☆☆☆☆

好厚一本书，绝对良心作者，写了好多实例还有员原代码！作者确实没票下功夫。好书好书好书！！！刚刚又帮同事买了一本！撸起袖子开始看???

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，内容全面，实用性强，全是干货；想入门和提高的，应该买这本书。

评分☆☆☆☆☆

从目录上看这本书感觉是有史以来最为详细的深度学习书籍。果断的拍了一本。到手之后发现内容与目录完全一致。基本上每个知识点都有案例代码。有些例子正好工作中能够用到。是货真价实的干货。一下子可以来源这么多案例。感谢作者的胸怀与奉献。

评分☆☆☆☆☆

刚收到书，大概翻了一下，各章节写得很详细，插入了很多案例，挺实用。