TensorFlow:实战Google深度学习框架 才云科技Caicloud 978712 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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才云科技Caicloud 著

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店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121309595

商品编码：24956939983

包装：平装-胶订

出版时间：2017-03-01

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基本信息

书名:TensorFlow:实战Google深度学习框架

定价：79.00元

售价：45.03元,便宜33.97元,折扣57

作者:才云科技Caicloud

出版社：电子工业出版社

出版日期：2017-03-01

ISBN：9787121309595

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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√ 作者为前谷歌专家，现Tensorflow创业新星，醉心深度学习研究。

√ Tensorflow已从前瞻性黑科技成长为主流方案，本书旨在面向生产与商业场景，彻底贯通原理与实践。

√ BAT一线团队与各大基于AI、ML的技术公司争相赞誉力荐，本书与Tensorflow一道走向事实标准。

√ 深入技术原理，走访主创团队，结合真实项目，倾力呈现一手资料，深度剖析一线实战。电子工业出版社自营店

内容提要

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TensorFlow 是谷歌2015 年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、*、小米等科技公司广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow 深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow 和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow 样例程序介绍如何了使用深度学习解决这些问题。《TensorFlow：实战Google深度学习框架》包含了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*参考书。读者对象：对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员，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台工程师，对人工智能、机器学习感兴趣的在校学生，希望找深度学习相关岗位的求职人员，等等。

目录

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作者介绍

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郑泽宇，现为才云科技(Caicloud.io)联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题，他带领团队成功开发国内成熟的分布式TensorFlow深度学习平台（TensorFlow as a Service）。基于此平台，才云大数据团队为安防、电商、金融、物流等多个行业提供有针对性的人工智能解决方案。归国创业之前，郑泽宇曾任美国谷歌高级工程师。从 2013 年加入谷歌，郑泽宇作为主要技术人员参与并领导了多个大数据项目。由他提出并主导的产品聚类项目用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱（Knowledge Graph）数据，使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告，开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。郑泽宇于2011年5月获得北京大学计算机学士学位，并荣获北京大学信息科学技术学院十佳毕业论文、北京大学毕业生。2013年5月获得美国 Carnegie Mellon University（CMU）大学计算机硕士学位，并获得西贝尔奖学金 (Siebel Scholarship)。郑泽宇在机器学习、人工智能领域有多年研究经验，并在SIGIR、SIGKDD、ACL、ICDM、ICWSM等*国际会议上发表多篇学术论文.

文摘

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序言

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探索深度学习的无限可能：构建智能未来的基石 在飞速发展的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是遥不可及的科幻概念，而是深刻改变我们生活、工作乃至思维方式的强大力量。从自动驾驶汽车的精准导航，到医疗诊断的智能化辅助，再到自然语言处理的流畅交互，深度学习作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度拓展着人类智慧的边界。而要驾驭这股力量，掌握其背后的技术精髓，便成为了当下最紧迫也最具价值的技能之一。 本书并非关于某一本具体的图书，而是旨在为所有对深度学习技术及其在现实世界中应用充满好奇与热情的读者，提供一个全面、深入且极具实践指导意义的学习路径。我们并非要介绍一个特定的工具或框架，而是要揭示深度学习的普适原理，展示如何利用强大的计算能力与巧妙的模型设计，来解决那些曾经被认为难以逾越的复杂问题。 深度学习的本质：模拟人脑，洞察数据 深度学习，顾名思义，是一种基于多层神经网络的机器学习方法。它模仿人脑神经元之间信息传递的机制，通过构建层层递进的抽象表示，从原始数据中自动学习到越来越高级、越来越有意义的特征。这意味着，我们不再需要手工设计复杂的特征提取器，而是让模型自己“学会”如何识别图像中的物体、理解文本的含义，甚至预测股票市场的走势。 本书将带领你深入理解深度学习的核心概念，包括： 神经网络的构建块： 我们将从最基础的神经元模型开始，逐步介绍感知机、激活函数、损失函数、优化算法等关键组成部分。理解它们如何协同工作，是掌握深度学习的基础。 反向传播算法的奥秘： 这是深度学习训练模型的核心算法，它通过计算损失函数对模型参数的梯度，来不断调整模型，使其性能达到最优。我们将用直观易懂的方式解析其工作原理，让你摆脱对“黑箱”的恐惧。 经典模型与前沿探索： 从卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的辉煌成就，到循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理上的卓越表现，再到Transformer模型在自然语言处理领域掀起的革命，我们将系统介绍这些经典且强大的模型架构，并展望未来的发展趋势。 训练的艺术： 如何有效地训练深度学习模型是实践中的一大挑战。我们将探讨过拟合与欠拟合的应对策略，如正则化、Dropout、数据增强等；介绍不同的优化器（如SGD, Adam, RMSprop）及其适用场景；以及批量归一化（Batch Normalization）等技术如何加速模型收敛并提高稳定性。 数据的重要性： 深度学习模型的效果很大程度上依赖于数据的质量和数量。我们将讨论数据预处理、特征工程、数据集划分以及如何处理不平衡数据等关键问题。 从理论到实践：构建你的第一个智能应用 理论知识的学习固然重要，但真正的精通来自于亲手实践。本书将为你提供一条清晰的实践路径，让你能够将所学知识转化为解决实际问题的能力。 选择合适的工具： 尽管本书侧重于概念和原理，我们也会为你介绍当下主流的深度学习开发平台和库，它们提供了丰富的功能和高效的计算能力，让你能够更专注于模型设计和实验。 项目驱动的学习： 我们将通过一系列精心设计的项目案例，带领你一步步构建真实的深度学习应用。这些项目将涵盖： 图像分类： 识别图片中的猫狗，或是对医学影像进行初步诊断。 目标检测： 在视频流中实时定位并识别特定物体，例如车辆或行人。 自然语言处理： 构建一个情感分析模型，判断文本的喜怒哀乐；或者开发一个简单的问答系统。 推荐系统： 根据用户的历史行为，为其推荐感兴趣的商品或内容。 生成模型： 探索如何利用GAN（生成对抗网络）等技术，生成逼真的图像或文本。 代码的实践与调试： 我们将提供清晰的代码示例，并讲解如何理解、修改和调试这些代码。你将学会如何导入数据、定义模型、配置训练参数、评估模型性能，并进行必要的调优。 计算资源的利用： 深度学习训练通常需要大量的计算资源。我们将介绍如何利用CPU、GPU以及云平台等计算资源，以高效的方式进行模型训练。 拥抱智能时代：为你的职业生涯增添翅膀 掌握深度学习技术，不仅是满足个人兴趣的探索，更是为你的职业生涯注入强大动力的关键。 人工智能领域的职业机会： 深度学习人才在当前就业市场中炙手可热，从数据科学家、机器学习工程师到AI研究员，都有着广阔的职业前景。本书将为你打下坚实的基础，让你更有信心迎接这些挑战。 赋能现有工作： 无论你身处哪个行业，了解并应用深度学习都可能为你带来意想不到的突破。例如，市场营销人员可以利用深度学习进行用户行为分析和精准广告投放；金融从业者可以开发风险评估模型；制造业可以优化生产流程和质量控制。 持续学习与创新： 深度学习领域发展迅速，新的模型、技术和应用层出不穷。本书将培养你的独立思考和学习能力，让你能够在这个充满活力的领域保持竞争力，并成为创新的参与者。 本书的目标读者： 本书适合对深度学习技术感兴趣的广大读者，包括： 初学者： 零基础但渴望了解人工智能核心技术的学习者。 在校学生： 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的学生，希望深化理论知识并获取实践经验。 软件工程师： 希望将深度学习技术集成到现有产品或开发新智能应用的开发者。 数据分析师： 想要扩展分析工具集，利用深度学习解决更复杂问题的分析师。 科研人员： 希望了解深度学习前沿进展，并将其应用于自身研究领域的学者。 行业从业者： 任何希望了解AI如何改变其所在行业，并寻求应用机会的专业人士。 结语 深度学习的时代已经到来，它以前所未有的方式重塑着世界。掌握深度学习技术，意味着你将能够站在技术的最前沿，参与到这场激动人心的变革之中。本书将是你探索深度学习奥秘、构建智能未来的忠实伙伴，引导你从理论到实践，最终成为一名有能力解决复杂问题的深度学习实践者。让我们一起踏上这段令人兴奋的旅程，用智慧和技术，共创更美好的智能未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一名深度学习爱好者，我一直渴望深入理解TensorFlow这个强大的框架，而《TensorFlow: 实战Google深度学习框架》这本书无疑是我的首选。这本书的出版，对于国内的开发者来说，简直是一场及时雨。此前，虽然有很多关于TensorFlow的零散资料和教程，但总感觉不够系统，难以形成完整的知识体系。这本书的出现，填补了这一空白，它不仅提供了清晰易懂的理论讲解，更重要的是，通过丰富的实战案例，让读者能够亲手体验深度学习的魅力。从基础的概念，如张量、计算图，到复杂的神经网络模型，如CNN、RNN，再到更高级的应用，如迁移学习、模型部署，这本书都进行了详尽的阐述。特别值得一提的是，书中对于Caicloud提供的云服务平台的介绍，更是为那些希望在云端进行大规模深度学习实验的用户提供了极大的便利。这种将理论与实践、框架与平台相结合的编写方式，让这本书的价值得到了极大的提升。我迫不及待地想通过这本书，开启我的深度学习实战之旅，将理论知识转化为实际应用，为我的项目带来革命性的突破。这本书的封面设计也很吸引人，充满科技感，让人一眼就能感受到其专业性和前沿性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注人工智能发展的人，TensorFlow无疑是这个领域中最具影响力的框架之一。我一直在寻找一本能够真正带领我深入理解和应用TensorFlow的书籍，《TensorFlow: 实战Google深度学习框架》这本书的出现，让我眼前一亮。这本书的作者团队，其中包含了来自Caicloud的技术专家，他们的实战经验为这本书的内容注入了强大的生命力。书中对于TensorFlow新版本的特性、最佳实践的介绍，以及如何利用Caicloud的平台进行高效的分布式训练，都让我感到受益匪浅。我尤其对书中关于模型部署和生产化应用的章节感到兴奋，因为这直接解决了许多开发者在将模型落地过程中遇到的瓶颈。这本书的结构非常清晰，从基础知识到高级应用，层层递进，能够满足不同水平读者的需求。我期待通过这本书，能够掌握TensorFlow更深层次的应用技巧，并将其运用到我的实际工作中，创造出更具价值的AI解决方案。

评分☆☆☆☆☆

在深度学习的浪潮中，TensorFlow已成为一股不可忽视的力量，而《TensorFlow: 实战Google深度学习框架》这本书，无疑是帮助我们驾驭这股力量的绝佳工具。我被这本书的系统性和前瞻性深深打动。它不仅全面覆盖了TensorFlow的各个核心模块，还重点突出了其在实际应用中的强大威力。书中对Caicloud在深度学习领域的经验进行了提炼和总结，为我们提供了宝贵的实战指导。我特别喜欢书中关于如何构建、训练和优化各种复杂深度学习模型的详细讲解，这些内容对于提升我的建模能力非常有帮助。而且，这本书的编写风格非常人性化，即便是初学者也能在轻松的阅读过程中掌握复杂的概念。我坚信，通过这本书的学习，我将能够更深入地理解TensorFlow的工作原理，并能够灵活运用它来解决各种实际问题，从而在深度学习领域取得更大的成就。这本978712的书，必将成为我学习道路上重要的里程碑。

评分☆☆☆☆☆

对于任何想要在深度学习领域有所建树的人来说，理解并熟练运用TensorFlow是必不可少的。而《TensorFlow: 实战Google深度学习框架》这本书，恰恰是实现这一目标的一把金钥匙。我被这本书的全面性深深吸引。它并非仅仅停留在API的罗列，而是深入剖析了TensorFlow的设计理念和底层原理，让读者能够真正理解“为什么”这样做，而不是仅仅“怎么做”。从数据预处理的精妙技巧，到模型构建的灵活方式，再到训练调优的各种策略，书中都提供了详尽的指导。我特别欣赏书中对各个模型细节的拆解，使得那些看似复杂的深度学习模型变得触手可及。而且，书中还融入了Caicloud在实际应用中的经验，这无疑为读者提供了一个宝贵的视角，了解如何在真实世界的场景中应用TensorFlow。这种理论深度与实战落地的完美结合，让这本书成为了一本不可多得的参考书。我深信，通过对这本书的学习，我将能够更自信地驾驭TensorFlow，构建出更强大、更智能的深度学习应用。978712这个ISBN号，也预示着这是一本值得收藏的优秀技术书籍。

评分☆☆☆☆☆

接触过深度学习一段时间后，我越来越感觉到拥有一本权威、系统、且贴近实战的教材的重要性。《TensorFlow: 实战Google深度学习框架》这本书，在我看来，就是这样一本难得的佳作。它不仅涵盖了TensorFlow的核心概念，更重要的是，它将这些概念通过一系列精心设计的实战项目串联起来，让学习过程充满乐趣和成就感。我看到书中包含了从基础的图像识别，到更复杂的自然语言处理任务，甚至是生成对抗网络等前沿技术的应用。这种循序渐进的教学方式，非常适合不同程度的学习者。同时，书中对Caicloud云平台资源的整合和利用，也让我看到了如何在大规模数据集和计算资源下进行高效的深度学习训练，这对于我目前正在进行的研究项目非常有启发。这本书的语言流畅，图文并茂，即使是初学者也能快速上手。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步探索深度学习的奥秘。