包郵深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰配視頻和源代碼 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 深度學習
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• 機器學習
• Python
• 人工智能
• 神經網絡
• 實戰
• 入門
• 進階
• 視頻教程

店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111590057

商品編碼：25547436124

開本：16

頁數：508

書名：深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰

版 次：1

頁 數：508

開 本：16開

印 次：1

包 裝：平裝

定價：99元

ISBN:9787111590057

本書針對TensorFlow 1.0以上版本編寫，采用“理論+實踐”的形式編寫，通過大量的實例（共96個），全麵而深入地講解“深度學習神經網絡原理”和“Tensorflow使用方法”兩方麵。書中的實例具有很強的實用，如對圖片分類、製作一個簡單的聊天機器人、進行圖像識彆等。書中的每章都配有一段教學視頻，視頻和圖書具有一樣的內容和結構，能幫助讀者快速而全麵地瞭解本章的內容。本書還免費提供瞭所有案例的源代碼及數據樣本，這些代碼和樣本不僅方便瞭讀者學習，而且也能為以後的工作提供便利。
全書共分為3篇：1篇“深度學習與TensorFlow基礎”，包括快速瞭解人工智能與TensorFlow、搭建開發環境、TensorFlow基本開發步驟、TensorFlow編程基礎、一個識彆圖中模糊的數字的案例；2篇“深度學習基礎——神經網絡”介紹瞭神經網絡的基礎模型，包括單個神經元、多層神經網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡、自編碼網絡；3篇“神經網絡進階”，是對基礎網絡模型的靈活運用與自由組閤，是對前麵知識的綜閤及拔高，包括深度神經網絡、對抗神經網絡。
本書結構清晰、案例豐富、通俗易懂、實用性強。特彆適閤TensorFlow深度學習的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，本書也適閤社會培訓學校作為培訓教材使用，還適閤大中專院校的相關專業作為教學參考書。

前言
1篇 深度學習與TensorFlow基礎
1章 快速瞭解人工智能與TensorFlow 2
1.1 什麼是深度學習 2
1.2 TensorFlow是做什麼的 3
1.3 TensorFlow的特點 4
1.4 其他深度學習框架特點及介紹 5
1.5 如何通過本書學好深度學習 6
1.5.1 深度學習怎麼學 6
1.5.2 如何學習本書 7
2章 搭建開發環境 8
2.1 下載及安裝Anaconda開發工具 8
2.2 在Windows平颱下載及安裝TensorFlow 11
2.3 GPU版本的安裝方法 12
2.3.1 安裝CUDA軟件包 12
2.3.2 安裝cuDNN庫 13
2.3.3 測試顯卡 14
2.4 熟悉Anaconda 3開發工具 15
2.4.1 快速瞭解Spyder 16
2.4.2 快速瞭解Jupyter Notebook 18
3章 TensorFlow基本開發步驟——以邏輯迴歸擬閤二維數據為例 19
3.1 實例1：從一組看似混亂的數據中找齣y≈2x的規律 19
3.1.1 準備數據 20
3.1.2 搭建模型 21
3.1.3 迭代訓練模型 23
3.1.4 使用模型 25
3.2 模型是如何訓練齣來的 25
3.2.1 模型裏的內容及意義 25
3.2.2 模型內部的數據流嚮 26
3.3 瞭解TensorFlow開發的基本步驟 27
3.3.1 定義輸入節點的方法 27
3.3.2 實例2：通過字典類型定義輸入節點 28
3.3.3 實例3：直接定義輸入節點 28
3.3.4 定義“學習參數”的變量 29
3.3.5 實例4：通過字典類型定義“學習參數” 29
3.3.6 定義“運算” 29
3.3.7 優化函數，優化目標 30
3.3.8 初始化所有變量 30
3.3.9 迭代更新參數到**解 31
3.3.10 測試模型 31
3.3.11 使用模型 31
4章 TensorFlow編程基礎 32
4.1 編程模型 32
4.1.1 瞭解模型的運行機製 33
4.1.2 實例5：編寫hello world程序演示session的使用 34
4.1.3 實例6：演示with session的使用 35
4.1.4 實例7：演示注入機製 35
4.1.5 建立session的其他方法 36
4.1.6 實例8：使用注入機製獲取節點 36
4.1.7 指定GPU運算 37
4.1.8 設置GPU使用資源 37
4.1.9 保存和載入模型的方法介紹 38
4.1.10 實例9：保存/載入綫性迴歸模型 38
4.1.11 實例10：分析模型內容，演示模型的其他保存方法 40
4.1.12 檢查點（Checkpoint） 41
4.1.13 實例11：為模型添加保存檢查點 41
4.1.14 實例12：更簡便地保存檢查點 44
4.1.15 模型操作常用函數總結 45
4.1.16 TensorBoard可視化介紹 45
4.1.17 實例13：綫性迴歸的TensorBoard可視化 46
4.2 TensorFlow基礎類型定義及操作函數介紹 48
4.2.1 張量及操作 49
4.2.2 算術運算函數 55
4.2.3 矩陣相關的運算 56
4.2.4 復數操作函數 58
4.2.5 規約計算 59
4.2.6 分割 60
4.2.7 序列比較與索引提取 61
4.2.8 錯誤類 62
4.3 共享變量 62
4.3.1 共享變量用途 62
4.3.2 使用get-variable獲取變量 63
4.3.3 實例14：演示get_variable和Variable的區彆 63
4.3.4 實例15：在特定的作用域下獲取變量 65
4.3.5 實例16：共享變量功能的實現 66
4.3.6 實例17：初始化共享變量的作用域 67
4.3.7 實例18：演示作用域與操作符的受限範圍 68
4.4 實例19：圖的基本操作 70
4.4.1 建立圖 70
4.4.2 獲取張量 71
4.4.3 獲取節點操作 72
4.4.4 獲取元素列錶 73
4.4.5 獲取對象 73
4.4.6 練習題 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的具體方法 75
4.5.3 實例20：使用TensorFlow實現分布式部署訓練 75
4.6 動態圖（Eager） 81
4.7 數據集（tf.data） 82
5章 識彆圖中模糊的手寫數字（實例21） 83
5.1 導入圖片數據集 84
5.1.1 MNIST數據集介紹 84
5.1.2 下載並安裝MNIST數據集 85

《精益學習：告彆低效，擁抱高産》 內容簡介 在信息爆炸的時代，學習新知識、掌握新技能已成為每個人不可或缺的能力。然而，我們常常發現自己陷入瞭低效學習的泥潭：投入瞭大量時間，收效卻微乎其微；知識點零散，難以構建係統認知；學習過程枯燥乏味，難以堅持。究其根本，是我們缺乏一套行之有效的學習方法。《精益學習：告彆低效，擁抱高産》應運而生，它並非一本陳述某個具體學科知識的書籍，而是聚焦於“如何學習”這個普遍性難題，為讀者提供一套經過驗證、可操作性強的學習體係，幫助你係統性地提升學習效率，實現知識的深度內化與高效輸齣。 本書的核心理念源自“精益”思想，藉鑒瞭精益生産、精益創業等領域的精髓，將其巧妙地應用於個人學習過程。它倡導一種以結果為導嚮，以價值創造為核心，以持續迭代和反饋為驅動的學習模式。區彆於傳統意義上埋頭苦讀、海量記憶的學習方式，本書強調學習的目標明確性、過程優化性、反饋及時性以及輸齣導嚮性。作者並非教你某個領域的具體知識，而是為你打造一個強大的“學習引擎”，讓你能夠更快速、更有效地掌握任何你想要學習的知識和技能。 本書將帶你係統性地解決以下學習痛點： 目標迷失，不知道學什麼，為什麼學： 許多學習者在開始學習前，對學習目標模糊不清，缺乏明確的方嚮。本書將引導你如何進行有效的學習目標設定，區分“想要”與“需要”，以及如何將宏大的學習願景分解為可執行的階段性目標，確保你的學習始終聚焦於核心價值。我們將探討目標設定的SMART原則在學習領域的具體應用，以及如何通過“反嚮設計”——從學習成果反推學習路徑——來提高學習的針對性。 信息過載，抓不住重點，學瞭就忘： 麵對海量的信息，我們常常感到 overwhelmed，難以辨彆哪些是真正重要的知識。本書將教授你如何構建強大的信息篩選機製，學會提煉核心概念，理解知識之間的底層邏輯和關聯性。我們將深入探討諸如“費曼學習法”、“間隔重復”、“主動迴憶”等被科學證明有效的學習技巧，幫助你將短期記憶轉化為長期記憶，實現知識的深度理解和牢固掌握。 方法論缺失，學習效率低下，事倍功半： 很多時候，我們並非不努力，而是努力用錯瞭方法。本書將係統梳理並實踐一係列“精益學習”的方法論。這包括但不限於： “最小可行學習集”（Minimal Viable Learning Set, MVLS）： 如何快速找到學習某個領域所需的最核心、最基礎的知識點，避免在早期階段被大量非必要信息乾擾。 “認知負荷管理”： 理解並優化你的工作記憶和長期記憶的交互，避免“大腦過載”，確保信息能夠有效傳遞和存儲。 “知識地圖構建”： 如何通過思維導圖、概念圖等工具，將零散的知識點組織成結構化的知識體係，促進知識的融會貫通。 “實踐驅動的學習循環”： 強調“學以緻用”，將學習到的知識迅速應用於實際項目或模擬場景中，通過實踐來檢驗、鞏固和深化理解。 知識固化，無法靈活運用，輸齣乏力： 許多學習者能夠理解和記憶知識，但在實際應用時卻顯得捉襟見肘。本書將著重培養你的“輸齣能力”。我們將探討如何從被動接收者轉變為主動創造者，分享有效的知識輸齣策略，如： “講授式學習”： 通過嚮他人解釋或教授知識來加深自己的理解。 “項目導嚮的學習”： 將學習過程與具體項目的完成相結閤，讓學習成果直接轉化為可見的産齣。 “刻意練習與迭代反饋”： 如何在輸齣過程中不斷發現問題，並根據反饋進行調整和優化，實現螺鏇式上升。 學習動力不足，容易放棄，缺乏持續性： 學習是一個長期而艱苦的過程，如何保持學習的動力至關重要。本書將幫助你構建內在的學習驅動力，找到適閤自己的學習節奏，並掌握應對學習倦怠的有效策略。我們將探討如何設置“微習慣”，如何利用“奬勵機製”，以及如何構建“學習社群”來互相激勵和支持。 本書內容架構： 全書分為三個核心部分： 第一部分：重新定義學習——認知與準備 第一章：告彆“無效勤奮”：理解學習的本質與規律。 深入剖析傳統學習模式的局限性，介紹“精益學習”的核心理念，以及它如何顛覆我們對學習的認知。 第二章：明確你的“學習北極星”：目標設定與路徑規劃。 學習如何設定清晰、可衡量的學習目標，以及如何通過“反嚮設計”構建個性化的學習路徑。 第三章：構建你的“知識雷達”：信息篩選與核心提煉。 掌握高效的信息檢索、評估和篩選技巧，識彆知識中的“骨架”與“血肉”。 第二部分：精益學習實踐——方法與工具 第四章：深度理解的利器：主動迴憶與費曼技巧。 學習如何通過主動迴憶來鞏固記憶，以及如何運用費曼技巧來檢驗自己是否真正理解瞭某個概念。 第五章：知識體係的構建：思維導圖與概念關聯。 掌握構建結構化知識體係的方法，將零散的知識點串聯起來，形成融會貫通的認知。 第六章：加速學習的引擎：最小可行學習集與認知負荷管理。 學習如何快速切入學習重點，避免不必要的迂迴，並優化學習過程中的認知消耗。 第七章：從瞭解到做到：實踐驅動的學習閉環。 強調將學習成果應用於實踐，以及如何通過項目製學習來加速知識的轉化。 第三部分：持續精進與輸齣——鞏固與成長 第八章：輸齣即是最好的輸入：知識的再加工與分享。 學習如何通過寫作、分享、教學等方式來深化理解，並檢驗學習效果。 第九章：刻意練習與反饋循環：迭代優化你的學習能力。 掌握刻意練習的方法，以及如何利用反饋來持續改進你的學習策略。 第十章：保持學習的“燃料”：內在動機與習慣養成。 探討如何培養持久的學習動力，剋服學習倦怠，建立可持續的學習習慣。 第十一章：構建你的“學習生態圈”：社群、工具與平颱。 介紹如何利用外部資源，如學習社群、在綫工具等，來提升學習體驗和效率。 本書的價值： 《精益學習：告彆低效，擁抱高産》不僅僅是一本理論書籍，更是一本實踐指南。它融閤瞭認知科學、行為經濟學、教育心理學等多個領域的先進理念，並將其轉化為具體、可操作的步驟和技巧。閱讀本書，你將收獲： 一套係統性的學習方法論： 告彆盲目，掌握科學的學習框架。 一係列高效的學習工具與技巧： 提升學習效率，縮短學習周期。 一種以結果為導嚮的學習思維： 讓學習真正服務於你的目標與價值。 持續的學習動力與能力： 讓你在任何領域都能快速上手，持續成長。 無論你是學生，希望在學業上取得突破；還是職場人士，需要不斷更新技能以適應時代變化；抑或是終身學習的實踐者，渴望不斷拓展自己的認知邊界，《精益學習：告彆低效，擁抱高産》都將是你不可或缺的得力助手。它將幫助你擺脫低效學習的睏境，釋放你的學習潛能，最終實現知識的快速掌握與高效輸齣，在知識經濟時代乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 我是一名在校的學生，學習深度學習對我來說是畢業設計和未來職業發展的重要一步。我之前嘗試過看一些網上的教程，但碎片化的信息總是讓我難以構建完整的知識體係。這本《包郵深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》可以說是及時雨。它從入門講起，非常適閤我這種基礎相對薄弱的學習者。書中對TensorFlow的講解，可以說是手把手教學，從環境配置到第一個“Hello World”，再到更復雜的模型構建，每一步都講解得非常細緻。讓我欣喜的是，它不僅僅停留在“怎麼做”，更注重“為什麼這樣做”。在講解模型結構時，它會深入分析每一層的作用，比如捲積層如何提取特徵，池化層如何降維，全連接層如何進行分類，這些原理的闡述，讓我不再是機械地復製粘貼代碼，而是真正理解瞭模型背後的邏輯。尤其是在講解各種優化器（如SGD, Adam）和正則化技術（如Dropout, L2正則化）時，作者都花瞭大量的篇幅去分析它們的優缺點以及適用場景，這對於我理解模型訓練的穩定性、泛化能力等方麵非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 最近翻閱瞭市麵上不少關於深度學習的書籍，但總感覺差瞭點意思，要麼過於理論化，要麼實戰部分講得不夠深入，讓我這種想快速上手又想理解底層原理的讀者來說，總有些抓不住核心。直到我看到一本封麵設計簡潔大氣，書名也直擊痛點的書，當時就抱著試試看的心態買下瞭。拿到手後，翻開目錄，感覺非常踏實。它並沒有一上來就拋齣各種復雜的算法，而是從最基礎的概念講起，比如什麼是神經網絡，它的基本結構是什麼，每一層的權重和偏置是怎麼工作的。這種循序漸進的方式，讓我這個之前接觸過一些機器學習但對深度學習門檻有點畏懼的讀者，一下子就放鬆瞭警惕。更驚喜的是，書中還穿插瞭很多圖示，把抽象的概念形象化，比如用一個簡單的邏輯門來解釋激活函數，用一個滑動窗口來演示捲積操作，這些細節的處理，真的比那些乾巴巴的文字解釋要有效得多。我尤其喜歡它對TensorFlow基本操作的介紹，比如如何定義一個張量，如何進行基本的數學運算，如何構建一個簡單的計算圖，這些都是後麵學習更復雜模型的基礎。讀到後麵，感覺作者非常有經驗，知道讀者在學習過程中可能會遇到哪些睏難，並且提前給齣瞭巧妙的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 我一直對深度學習在計算機視覺和自然語言處理等領域的突破感到驚嘆，但又覺得入門門檻很高，不敢輕易嘗試。這本書的齣現，極大地降低瞭我的學習難度。它從最基礎的概念開始，循序漸進地引導讀者進入深度學習的世界。書中對TensorFlow的使用講解非常詳細，從張量操作到構建復雜的神經網絡模型，每一步都清晰明瞭。讓我眼前一亮的是，它不僅僅局限於理論講解，還提供瞭大量的實戰案例，比如圖像分類、文本情感分析等，這些案例都包含瞭完整的代碼，並且作者還貼心地提供瞭配套的視頻講解，這對於我這種視覺學習者來說，簡直是太友好瞭。通過這些案例，我不僅學會瞭如何使用TensorFlow構建模型，更重要的是，我理解瞭如何將深度學習的思想應用於實際問題中。書中關於模型評估和調優的部分也寫得非常到位，讓我能夠更好地理解模型的優缺點，並進行針對性的改進。總的來說，這本書內容充實，講解清晰，實戰性強，是一本非常值得推薦的深度學習入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 作為一個在人工智能領域摸爬滾打多年的開發者，我深知理論知識和實踐技能的結閤有多麼重要。市麵上關於深度學習的書籍，要麼是純理論的學術論文集，要麼是零散的代碼片段堆砌，很少有能真正做到理論與實踐完美結閤的。這本《包郵深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》在這方麵做得非常齣色。它不僅講解瞭深度學習的核心原理，比如前嚮傳播、反嚮傳播、梯度下降等，更重要的是，它將這些原理巧妙地融入到TensorFlow的實戰應用中。書中對TensorFlow的高級特性的講解，如Keras API、Eager Execution、分布式訓練等，都非常到位，並且提供瞭大量可運行的代碼示例。我特彆喜歡它對模型部署和性能優化的章節，這部分內容在很多入門書籍中都被忽略瞭，但對於實際項目落地來說至關重要。作者在講解過程中，充分考慮到瞭開發者的實際需求，比如如何選擇閤適的模型架構、如何進行超參數調優、如何評估模型性能等等，這些都極具參考價值。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 說實話，我買這本書很大程度上是被“深度學習”這四個字吸引的，我對這個領域一直充滿好奇，但又苦於找不到一個能係統梳理知識脈絡的入口。市麵上很多深度學習的書，要麼是某個算法的專著，要麼是大雜燴，很難找到一本能兼顧理論深度和工程實踐的書。而這本書，在內容安排上做得相當齣色。它並沒有一開始就陷入算法細節的泥淖，而是先從深度學習的整體框架入手，解釋瞭它為什麼如此強大，以及它在各個領域的應用前景。然後，它很自然地過渡到TensorFlow這個強大的框架，詳細講解瞭它的核心概念，比如圖計算、會話、張量等等。讓我印象深刻的是，書中在講解每一個概念時，都提供瞭清晰的代碼示例，而且這些代碼都經過精心設計，簡潔易懂，可以直接運行，這對於我這種喜歡動手實踐的讀者來說，簡直是福音。更棒的是，它不僅僅是教你如何調用API，更是在講解API背後所代錶的原理，比如在講損失函數時，它會分析不同損失函數適用的場景，以及它們是如何影響模型訓練的。讀完關於反嚮傳播的部分，我感覺自己對神經網絡的學習過程有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

對其中的進階實戰很感興趣，衝著這個去買的，挺不錯的。

評分☆☆☆☆☆

大緻瀏覽下，這本書太好瞭。思路清晰易懂，還不失高深。目前的工作告一段落，打算按照書上的內容全麵學習，做一遍例子。

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的書，內容很好！

評分☆☆☆☆☆

快遞趕快，一天就到瞭，拿到迫不及待的打開，書確實不錯，紙張也挺好的，好厚一本，良心之作???，寫得也很實用，接下來就是努力看完，肯定能學到很???

評分☆☆☆☆☆

大緻瀏覽下，這本書太好瞭。思路清晰易懂，還不失高深。目前的工作告一段落，打算按照書上的內容全麵學習，做一遍例子。

評分☆☆☆☆☆

好厚一本書，絕對良心作者，寫瞭好多實例還有員原代碼！作者確實沒票下功夫。好書好書好書！！！剛剛又幫同事買瞭一本！擼起袖子開始看???

評分☆☆☆☆☆

非常專業的書，贊一個,用於學習和工作參考價值很高,內容非常嚴謹豐富

評分☆☆☆☆☆

非常專業的書，贊一個,用於學習和工作參考價值很高,內容非常嚴謹豐富，涵蓋瞭深度學習的方方麵麵,書本的質量比較滿意，快遞服務挺好，內容慢慢學習.

評分☆☆☆☆☆

客服很nice