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☆☆☆☆☆

黄文坚 著

图书标签:

• TensorFlow
• 深度学习
• 机器学习
• Python
• 神经网络
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 数据分析
• 模型训练
• 实战

店铺： 电子工业出版社官方旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121309120

商品编码：29509807604

包装：平塑

开本：16

出版时间：2017-02-01

商品参数

读者对象：

     希望快速上手TensorFlow、了解深度学习技术及其应用实践的人士，以及机器学习、分布式计算领域的学生、从业者。特别是对正在学习深度学习技术，立志从事AI相关行业，成为数据科学家的人来说，本书更是非常实用的工具书。

内容介绍

内容介绍：

     Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlow Serving，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（Inception Net、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。《TensorFlow实战》希望用最简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于1.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow实战》还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组件。《TensorFlow实战》希望能帮读者快速入门TensorFlow和深度学习，在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。

目录

目录

1    TensorFlow基础  1

1.1  TensorFlow概要  1

1.2  TensorFlow编程模型简介  4

2    TensorFlow和其他深度学习框架的对比  18

2.1  主流深度学习框架对比  18

2.2  各深度学习框架简介  20

3    TensorFlow第一步  39

3.1  TensorFlow的编译及安装  39

3.2  TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字  46

4    TensorFlow实现自编码器及多层感知机  55

4.1  自编码器简介  55

4.2  TensorFlow实现自编码器  59

4.3  多层感知机简介  66

4.4  TensorFlow实现多层感知机  70

5    TensorFlow实现卷积神经网络  74

5.1  卷积神经网络简介  74

5.2  TensorFlow实现简单的卷积网络  80

5.3  TensorFlow实现进阶的卷积网络  83

6    TensorFlow实现经典卷积神经网络  95

6.1  TensorFlow实现AlexNet  97

6.2  TensorFlow实现VGGNet  108

6.3  TensorFlow实现GoogleInceptionNet  119

6.4  TensorFlow实现ResNet  143

6.5  卷积神经网络发展趋势  156

7    TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec  159

7.1  TensorFlow实现Word2Vec  159

7.2  TensorFlow实现基于LSTM的语言模型  173

7.3  TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier  188

8    TensorFlow实现深度强化学习  195

8.1  深度强化学习简介  195

8.2  TensorFlow实现策略网络  201

8.3  TensorFlow实现估值网络  213

9    TensorBoard、多GPU并行及分布式并行  233

9.1  TensorBoard  233

9.2  多GPU并行  243

9.3  分布式并行  249

10    TF.Learn从入门到精通  259

10.1  分布式Estimator  259

10.2  深度学习Estimator  267

10.3  机器学习Estimator  272

10.4  DataFrame  278

10.5  监督器Monitors  279

11    TF.Contrib的其他组件  283

11.1  统计分布  283

11.2  Layer模块  285

11.3  性能分析器tfprof   293

参考文献  297

《深度学习之道：从理论到实践的探索》 一、 开启智能新纪元：深度学习的时代洪流 在这个日新月异的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗诊断到个性化内容推荐，AI的触角无处不在，而深度学习（Deep Learning）正是驱动这场变革的核心引擎。它模仿人脑神经网络的结构和学习方式，能够从海量数据中自动提取特征、学习规律，并解决那些传统计算方法难以企及的复杂问题。 《深度学习之道：从理论到实践的探索》并非一本枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的深度学习之旅。它旨在为读者揭示深度学习的奥秘，带领大家深入理解其背后的数学原理，掌握核心算法的精髓，并最终能够独立构建、训练和部署属于自己的深度学习模型。本书将以一种循序渐进、由浅入深的方式，帮助读者建立起坚实的理论基础，并辅以丰富的实战案例，让抽象的概念变得生动具体，让复杂的技术触手可及。 二、 理论基石：构建深度学习的坚实骨架 本书的开篇，我们将首先回溯深度学习的起源与发展，让读者对这个领域有一个宏观的认知。从早期的神经网络模型，到如今百花齐放的深度学习架构，我们将梳理其演进脉络，理解关键技术的突破如何推动了AI的飞跃。 核心理论部分，我们将深入剖析构成深度学习基石的关键概念： 神经网络基础： 我们将从最基本的感知机（Perceptron）讲起，逐步构建多层感知机（MLP），理解神经元、激活函数（如Sigmoid, ReLU, Tanh）、权重、偏置等基本构成单元的作用。我们将详细解释前向传播（Forward Propagation）的过程，以及误差如何通过损失函数（Loss Function）来衡量。 反向传播算法： 这是深度学习模型训练的核心。我们将详细阐述链式法则（Chain Rule）如何应用于梯度下降（Gradient Descent）算法，以及如何通过反向传播来更新网络的权重和偏置，以最小化损失函数。理解反向传播是掌握深度学习训练的关键。 优化器与正则化： 为了更高效地训练模型，我们需要各种优化器（如SGD, Adam, RMSprop）来加速收敛。本书将深入介绍这些优化器的原理和适用场景。同时，过拟合是深度学习中常见的挑战，我们将探讨各种正则化技术（如L1/L2正则化, Dropout, Batch Normalization）如何有效地防止模型过拟合，提高泛化能力。 常用网络架构： 卷积神经网络（CNNs）： 专为处理图像数据而设计，我们将详细介绍卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等核心组件，以及它们如何在图像识别、目标检测等任务中发挥巨大作用。 循环神经网络（RNNs）： 擅长处理序列数据，如文本、时间序列。我们将深入理解RNN的基本结构，以及它如何解决长期依赖问题（Long-Term Dependencies），并介绍其变种如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。 Transformer模型： 作为近年来在自然语言处理（NLP）领域取得革命性进展的模型，我们将详细解析其自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的工作原理，以及它如何超越RNN在序列建模任务中取得优异表现。 三、 实战演练：将理论付诸实践的艺术 理论的深度固然重要，但真正掌握深度学习的关键在于动手实践。《深度学习之道》将理论与实践紧密结合，通过一系列精心设计的实战项目，带领读者一步步构建和优化真实的深度学习模型。 本书的实战部分将聚焦于当前最流行、最有效的深度学习框架之一，但具体框架的名称将保持开放性，注重概念的通用性，以便读者能将学到的知识迁移到不同的工具中。我们将从环境搭建开始，逐步引导读者完成以下关键步骤： 数据预处理与特征工程： 真实世界的数据往往是混乱且不完整的。我们将学习如何清洗数据、处理缺失值、进行数据归一化、独热编码（One-Hot Encoding）等，以及如何根据问题的特点进行特征工程，为模型提供高质量的输入。 模型构建与实现： 运用所学理论，读者将亲手构建不同类型的深度学习模型。例如，使用CNN模型解决图像分类问题（如MNIST手写数字识别，CIFAR-10图像分类），使用RNN/LSTM模型处理文本生成任务（如生成诗歌、新闻标题），或者利用Transformer模型进行机器翻译。 模型训练与评估： 学会如何设置合适的训练参数，如学习率、批次大小、训练轮数。深入理解如何使用各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、交叉熵）来衡量模型的性能，并学会如何分析训练过程中的曲线，诊断模型存在的问题。 模型调优与改进： 针对模型表现不佳的情况，我们将学习如何调整模型架构、优化超参数、尝试不同的正则化技术，以及如何进行迁移学习（Transfer Learning），利用预训练模型的知识来加速和提升新任务的性能。 部署与应用： 训练好的模型并非终点，如何将其部署到实际应用中是关键一步。我们将探讨模型导出、推理优化等基本概念，为读者构建完整的AI应用流程打下基础。 四、 跨界融合：深度学习在各领域的无限可能 深度学习的强大之处在于其通用性，它已经渗透到几乎所有学科领域，并催生了无数创新应用。本书将引导读者跳出单一技术的范畴，去感受深度学习在不同领域的魅力： 计算机视觉： 除了图像分类，我们还将涉足目标检测（Object Detection）、图像分割（Image Segmentation）、人脸识别、图像生成（如GANs）等前沿应用。 自然语言处理（NLP）： 除了文本生成和机器翻译，还将探讨情感分析、文本摘要、问答系统、语义搜索等。 语音识别与合成： 理解语音信号的处理流程，以及如何构建高效的语音识别模型和自然流畅的语音合成系统。 推荐系统： 探索如何利用深度学习模型捕捉用户兴趣，构建更加精准和个性化的推荐引擎。 强化学习（Reinforcement Learning）初步： 介绍强化学习的基本概念，如智能体、环境、奖励、策略，以及其在游戏AI、机器人控制等领域的应用。 五、 学习进阶：展望深度学习的未来 《深度学习之道》不仅仅是传授知识，更是激发读者对深度学习更深层次探索的兴趣。在本书的结尾，我们将对深度学习的未来发展趋势进行展望，包括： 可解释AI（Explainable AI, XAI）： 随着AI应用的深入，理解模型的决策过程变得越来越重要。 自动化机器学习（AutoML）： 如何让机器学习的过程更加自动化，降低AI的应用门槛。 联邦学习（Federated Learning）： 在保护数据隐私的前提下进行模型训练。 更强大的模型架构与训练技术： 持续涌现的新型神经网络结构和优化算法。 结语： 《深度学习之道：从理论到实践的探索》是一本为所有渴望理解和掌握人工智能核心技术——深度学习的读者量身打造的指南。无论您是计算机科学专业的学生、希望转型AI领域的工程师，还是对前沿技术充满好奇的爱好者，本书都将是您开启智能世界大门的最佳伙伴。它将陪伴您穿越理论的迷雾，抵达实践的彼岸，让您真正掌握驾驭深度学习的力量，为未来的科技创新贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

《TensorFlow实战》这本书，让我感觉像是在进行一次深度学习的“探险”。它的内容非常丰富，不仅仅局限于TensorFlow本身，还涉及到了很多相关的机器学习概念和算法。在讲解模型训练的优化器（Optimizer）时，作者不仅介绍了SGD、Adam等常见优化器，还深入探讨了它们各自的优缺点以及适用场景，并且还给出了如何通过调整学习率、动量等超参数来进一步提升训练效果的建议。我个人觉得，这部分内容对于提升模型的性能至关重要。书中还专门辟了一个章节来讲解如何进行模型评估和诊断，包括了各种评估指标的解释，以及如何通过分析模型的预测结果来发现潜在的问题。这一点做得非常棒，因为很多时候，我们往往只关注模型的训练过程，而忽视了对模型最终性能的深入分析。此外，书中还提到了一些关于模型的可解释性（Explainability）的探讨，虽然这部分内容可能相对前沿，但作者的介绍让我对如何理解模型的决策过程有了一个初步的认识。整本书的语言风格非常专业，又不失通俗易懂，而且充满了作者在实践中积累的宝贵经验。我强烈推荐这本书给所有想要深入了解TensorFlow，并且希望能够将深度学习技术应用到实际项目中的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书《TensorFlow实战》带给我一种“醍醐灌顶”的感觉。我之前也接触过一些深度学习的框架，但总感觉对TensorFlow的理解不够透彻，很多地方都是“知其然，不知其所以然”。这本书的出现，恰好弥补了我的这一缺憾。作者在讲解TensorFlow的变量管理、图的构建和执行流程时，用了非常形象的比喻和详细的图示，让我一下子就理解了TensorFlow的“懒加载”和“延迟执行”的特性。而且，关于TensorFlow中的算子（Operation）和函数（Function）的区别，以及如何编写自定义的算子，都讲解得非常细致，这对于一些需要实现特定算法的场景非常有帮助。书中还详细介绍了如何使用TensorFlow来处理不同类型的数据，包括图像、文本和序列数据，并且针对每种数据类型，都提供了相应的预处理方法和模型构建思路。我特别喜欢书中关于自然语言处理（NLP）章节的讲解，作者将RNN、LSTM、GRU等模型与文本数据的处理结合起来，让我能够清晰地看到如何利用TensorFlow来解决实际的NLP问题，比如文本分类和机器翻译。这本书的结构设计也很有意思，它不是简单地按照API的顺序来讲解，而是根据实际的应用场景来组织内容，让我在学习过程中能够更有目标感，也更容易理解各个知识点之间的联系。

评分☆☆☆☆☆

这本书，哦，《TensorFlow实战》，听名字就知道是讲TensorFlow的，但我拿到手之后，发现它远不止是简单的API罗列。这本书更像是一本修炼手册，从基础概念的拆解，到实际应用场景的搭建，都讲解得细致入微。作者在讲解原理的时候，并没有止步于“是什么”，而是深入到“为什么”和“怎么做”。比如说，书中关于计算图的讲解，不是简单地画个图了事，而是通过生动的比喻，将抽象的概念具象化，让我这个初学者也能理解其背后的运行机制。然后，在涉及到模型构建的部分，更是将各种主流的深度学习模型，如CNN、RNN，都进行了由浅入深的剖析，不仅是代码的实现，更包含了对模型结构、参数选择以及调优策略的深入探讨。我尤其喜欢书中关于数据预处理和特征工程的章节，这部分往往是实践中容易被忽视但又至关重要的环节。书中给出了大量实用的技巧和代码示例，让我能够清晰地看到如何将原始数据转化为模型可以理解的、有意义的特征。而且，它并没有停留在理论层面，而是紧密结合实际项目，从数据加载、模型训练到评估部署，都提供了一套完整的流程，让我在学习过程中能够立刻动手实践，验证所学知识。整体而言，这本书的写作风格非常严谨，逻辑清晰，每个概念的引入都顺理成章，并且大量的图表和代码片段让学习过程更加直观和高效。

评分☆☆☆☆☆

《TensorFlow实战》这本书，怎么说呢，它给我最大的感受就是“实用”和“深入”。很多技术书籍可能只是简单介绍一下API，然后给出几个小例子，但这本书不同，它更像是带你走进一个真实的TensorFlow项目开发现场。书中不仅仅讲了如何使用TensorFlow来构建模型，更重要的是，它引导你思考如何将模型部署到实际应用中。关于模型保存、加载、迁移学习，以及如何优化模型以适应不同计算环境的章节，都让我受益匪浅。我印象最深的是，书中关于分布式训练的讲解，虽然这个话题听起来很复杂，但作者用非常清晰的语言和翔实的例子，将分布式TensorFlow的原理和实现方式都一一呈现出来，让我对如何利用多台机器加速模型训练有了全新的认识。此外，书中还介绍了一些TensorFlow生态系统中非常有用的工具，比如TensorBoard，以及如何利用它来可视化模型的训练过程和性能指标。这些工具的使用，极大地提高了我的开发效率和调试能力。这本书的讲解风格非常务实，注重实际操作，每一步都力求让读者能够跟随操作，从而掌握相关技术。我个人觉得，这本书非常适合那些想要从理论走向实践，并且希望能够独立完成深度学习项目开发的读者。

评分☆☆☆☆☆

我最近在追《TensorFlow实战》这本书，真是让我对深度学习框架的理解有了质的飞跃。它不仅仅是告诉你怎么写代码，更重要的是，它深入浅出地讲解了TensorFlow底层的设计思想。书中对张量（Tensor）这个核心概念的阐述，就让我豁然开朗，理解了数据在TensorFlow中是如何流动和操作的。然后，关于自动微分（Autogradient）的讲解，简直是神来之笔。作者通过一步步的推导和示例，让我彻底明白了反向传播的原理，以及TensorFlow是如何自动化这个过程的，这让我以后在设计和修改模型时，不再对梯度计算感到困惑。而且，书中对占位符（Placeholder）和变量（Variable）的区分与应用，以及Session的使用，都讲解得非常到位，让我对模型的生命周期有了更深刻的认识。书中还花了相当大的篇幅来讲解如何利用TensorFlow构建各种复杂的神经网络结构，从基础的密集层到更高级的卷积层、循环层，甚至是注意力机制，都提供了清晰的代码实现和原理剖析。我特别欣赏作者在讲解一些复杂算法时，会先从最简单的版本入手，然后逐步引入更优化的实现，这种循序渐进的方式，让我能够更容易地消化和吸收。这本书的排版也很好，代码块清晰易读，理论讲解与代码实现相互呼应，让我感觉自己不是在枯燥地阅读一本技术文档，而是在进行一场精彩的技术探索。