TensorFlow實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

黃文堅 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• 深度學習
• 機器學習
• Python
• 神經網絡
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• 數據分析
• 模型訓練
• 實戰

店鋪： 電子工業齣版社官方旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121309120

商品編碼：29509807604

包裝：平塑

開本：16

齣版時間：2017-02-01

商品參數

讀者對象：

     希望快速上手TensorFlow、瞭解深度學習技術及其應用實踐的人士，以及機器學習、分布式計算領域的學生、從業者。特彆是對正在學習深度學習技術，立誌從事AI相關行業，成為數據科學傢的人來說，本書更是非常實用的工具書。

內容介紹

內容介紹：

     Google近日發布瞭TensorFlow 1.0候選版，這個穩定版將是深度學習框架發展中的裏程碑的一步。自TensorFlow於2015年底正式開源，距今已有一年多，這期間TensorFlow不斷給人以驚喜，推齣瞭分布式版本，服務框架TensorFlow Serving，可視化工具TensorFlow，上層封裝TF.Learn，其他語言（Go、Java、Rust、Haskell）的綁定、Windows的支持、JIT編譯器XLA、動態計算圖框架Fold，以及數不勝數的經典模型在TensorFlow上的實現（Inception Net、SyntaxNet等）。在這一年多時間，TensorFlow已從初入深度學習框架大戰的新星，成為瞭幾近壟斷的行業事實標準。《TensorFlow實戰》希望用最簡單易懂的語言帶領大傢探索TensorFlow（基於1.0版本API）。在《TensorFlow實戰》中我們講述瞭TensorFlow的基礎原理，TF和其他框架的異同。並用具體的代碼完整地實現瞭各種類型的深度神經網絡：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow實戰》還講解瞭TensorBoard、多GPU並行、分布式並行、TF.Learn和其他TF.Contrib組件。《TensorFlow實戰》希望能幫讀者快速入門TensorFlow和深度學習，在工業界或者研究中快速地將想法落地為可實踐的模型。

目錄

目錄

1    TensorFlow基礎  1

1.1  TensorFlow概要  1

1.2  TensorFlow編程模型簡介  4

2    TensorFlow和其他深度學習框架的對比  18

2.1  主流深度學習框架對比  18

2.2  各深度學習框架簡介  20

3    TensorFlow第一步  39

3.1  TensorFlow的編譯及安裝  39

3.2  TensorFlow實現SoftmaxRegression識彆手寫數字  46

4    TensorFlow實現自編碼器及多層感知機  55

4.1  自編碼器簡介  55

4.2  TensorFlow實現自編碼器  59

4.3  多層感知機簡介  66

4.4  TensorFlow實現多層感知機  70

5    TensorFlow實現捲積神經網絡  74

5.1  捲積神經網絡簡介  74

5.2  TensorFlow實現簡單的捲積網絡  80

5.3  TensorFlow實現進階的捲積網絡  83

6    TensorFlow實現經典捲積神經網絡  95

6.1  TensorFlow實現AlexNet  97

6.2  TensorFlow實現VGGNet  108

6.3  TensorFlow實現GoogleInceptionNet  119

6.4  TensorFlow實現ResNet  143

6.5  捲積神經網絡發展趨勢  156

7    TensorFlow實現循環神經網絡及Word2Vec  159

7.1  TensorFlow實現Word2Vec  159

7.2  TensorFlow實現基於LSTM的語言模型  173

7.3  TensorFlow實現BidirectionalLSTMClassifier  188

8    TensorFlow實現深度強化學習  195

8.1  深度強化學習簡介  195

8.2  TensorFlow實現策略網絡  201

8.3  TensorFlow實現估值網絡  213

9    TensorBoard、多GPU並行及分布式並行  233

9.1  TensorBoard  233

9.2  多GPU並行  243

9.3  分布式並行  249

10    TF.Learn從入門到精通  259

10.1  分布式Estimator  259

10.2  深度學習Estimator  267

10.3  機器學習Estimator  272

10.4  DataFrame  278

10.5  監督器Monitors  279

11    TF.Contrib的其他組件  283

11.1  統計分布  283

11.2  Layer模塊  285

11.3  性能分析器tfprof   293

參考文獻  297

《深度學習之道：從理論到實踐的探索》 一、 開啓智能新紀元：深度學習的時代洪流 在這個日新月異的時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。從智能手機的語音助手到自動駕駛汽車，從精準醫療診斷到個性化內容推薦，AI的觸角無處不在，而深度學習（Deep Learning）正是驅動這場變革的核心引擎。它模仿人腦神經網絡的結構和學習方式，能夠從海量數據中自動提取特徵、學習規律，並解決那些傳統計算方法難以企及的復雜問題。 《深度學習之道：從理論到實踐的探索》並非一本枯燥的技術手冊，而是一次引人入勝的深度學習之旅。它旨在為讀者揭示深度學習的奧秘，帶領大傢深入理解其背後的數學原理，掌握核心算法的精髓，並最終能夠獨立構建、訓練和部署屬於自己的深度學習模型。本書將以一種循序漸進、由淺入深的方式，幫助讀者建立起堅實的理論基礎，並輔以豐富的實戰案例，讓抽象的概念變得生動具體，讓復雜的技術觸手可及。 二、 理論基石：構建深度學習的堅實骨架 本書的開篇，我們將首先迴溯深度學習的起源與發展，讓讀者對這個領域有一個宏觀的認知。從早期的神經網絡模型，到如今百花齊放的深度學習架構，我們將梳理其演進脈絡，理解關鍵技術的突破如何推動瞭AI的飛躍。 核心理論部分，我們將深入剖析構成深度學習基石的關鍵概念： 神經網絡基礎： 我們將從最基本的感知機（Perceptron）講起，逐步構建多層感知機（MLP），理解神經元、激活函數（如Sigmoid, ReLU, Tanh）、權重、偏置等基本構成單元的作用。我們將詳細解釋前嚮傳播（Forward Propagation）的過程，以及誤差如何通過損失函數（Loss Function）來衡量。 反嚮傳播算法： 這是深度學習模型訓練的核心。我們將詳細闡述鏈式法則（Chain Rule）如何應用於梯度下降（Gradient Descent）算法，以及如何通過反嚮傳播來更新網絡的權重和偏置，以最小化損失函數。理解反嚮傳播是掌握深度學習訓練的關鍵。 優化器與正則化： 為瞭更高效地訓練模型，我們需要各種優化器（如SGD, Adam, RMSprop）來加速收斂。本書將深入介紹這些優化器的原理和適用場景。同時，過擬閤是深度學習中常見的挑戰，我們將探討各種正則化技術（如L1/L2正則化, Dropout, Batch Normalization）如何有效地防止模型過擬閤，提高泛化能力。 常用網絡架構： 捲積神經網絡（CNNs）： 專為處理圖像數據而設計，我們將詳細介紹捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）、全連接層（Fully Connected Layer）等核心組件，以及它們如何在圖像識彆、目標檢測等任務中發揮巨大作用。 循環神經網絡（RNNs）： 擅長處理序列數據，如文本、時間序列。我們將深入理解RNN的基本結構，以及它如何解決長期依賴問題（Long-Term Dependencies），並介紹其變種如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。 Transformer模型： 作為近年來在自然語言處理（NLP）領域取得革命性進展的模型，我們將詳細解析其自注意力機製（Self-Attention Mechanism）的工作原理，以及它如何超越RNN在序列建模任務中取得優異錶現。 三、 實戰演練：將理論付諸實踐的藝術 理論的深度固然重要，但真正掌握深度學習的關鍵在於動手實踐。《深度學習之道》將理論與實踐緊密結閤，通過一係列精心設計的實戰項目，帶領讀者一步步構建和優化真實的深度學習模型。 本書的實戰部分將聚焦於當前最流行、最有效的深度學習框架之一，但具體框架的名稱將保持開放性，注重概念的通用性，以便讀者能將學到的知識遷移到不同的工具中。我們將從環境搭建開始，逐步引導讀者完成以下關鍵步驟： 數據預處理與特徵工程： 真實世界的數據往往是混亂且不完整的。我們將學習如何清洗數據、處理缺失值、進行數據歸一化、獨熱編碼（One-Hot Encoding）等，以及如何根據問題的特點進行特徵工程，為模型提供高質量的輸入。 模型構建與實現： 運用所學理論，讀者將親手構建不同類型的深度學習模型。例如，使用CNN模型解決圖像分類問題（如MNIST手寫數字識彆，CIFAR-10圖像分類），使用RNN/LSTM模型處理文本生成任務（如生成詩歌、新聞標題），或者利用Transformer模型進行機器翻譯。 模型訓練與評估： 學會如何設置閤適的訓練參數，如學習率、批次大小、訓練輪數。深入理解如何使用各種評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、交叉熵）來衡量模型的性能，並學會如何分析訓練過程中的麯綫，診斷模型存在的問題。 模型調優與改進： 針對模型錶現不佳的情況，我們將學習如何調整模型架構、優化超參數、嘗試不同的正則化技術，以及如何進行遷移學習（Transfer Learning），利用預訓練模型的知識來加速和提升新任務的性能。 部署與應用： 訓練好的模型並非終點，如何將其部署到實際應用中是關鍵一步。我們將探討模型導齣、推理優化等基本概念，為讀者構建完整的AI應用流程打下基礎。 四、 跨界融閤：深度學習在各領域的無限可能 深度學習的強大之處在於其通用性，它已經滲透到幾乎所有學科領域，並催生瞭無數創新應用。本書將引導讀者跳齣單一技術的範疇，去感受深度學習在不同領域的魅力： 計算機視覺： 除瞭圖像分類，我們還將涉足目標檢測（Object Detection）、圖像分割（Image Segmentation）、人臉識彆、圖像生成（如GANs）等前沿應用。 自然語言處理（NLP）： 除瞭文本生成和機器翻譯，還將探討情感分析、文本摘要、問答係統、語義搜索等。 語音識彆與閤成： 理解語音信號的處理流程，以及如何構建高效的語音識彆模型和自然流暢的語音閤成係統。 推薦係統： 探索如何利用深度學習模型捕捉用戶興趣，構建更加精準和個性化的推薦引擎。 強化學習（Reinforcement Learning）初步： 介紹強化學習的基本概念，如智能體、環境、奬勵、策略，以及其在遊戲AI、機器人控製等領域的應用。 五、 學習進階：展望深度學習的未來 《深度學習之道》不僅僅是傳授知識，更是激發讀者對深度學習更深層次探索的興趣。在本書的結尾，我們將對深度學習的未來發展趨勢進行展望，包括： 可解釋AI（Explainable AI, XAI）： 隨著AI應用的深入，理解模型的決策過程變得越來越重要。 自動化機器學習（AutoML）： 如何讓機器學習的過程更加自動化，降低AI的應用門檻。 聯邦學習（Federated Learning）： 在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。 更強大的模型架構與訓練技術： 持續湧現的新型神經網絡結構和優化算法。 結語： 《深度學習之道：從理論到實踐的探索》是一本為所有渴望理解和掌握人工智能核心技術——深度學習的讀者量身打造的指南。無論您是計算機科學專業的學生、希望轉型AI領域的工程師，還是對前沿技術充滿好奇的愛好者，本書都將是您開啓智能世界大門的最佳夥伴。它將陪伴您穿越理論的迷霧，抵達實踐的彼岸，讓您真正掌握駕馭深度學習的力量，為未來的科技創新貢獻自己的力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書《TensorFlow實戰》帶給我一種“醍醐灌頂”的感覺。我之前也接觸過一些深度學習的框架，但總感覺對TensorFlow的理解不夠透徹，很多地方都是“知其然，不知其所以然”。這本書的齣現，恰好彌補瞭我的這一缺憾。作者在講解TensorFlow的變量管理、圖的構建和執行流程時，用瞭非常形象的比喻和詳細的圖示，讓我一下子就理解瞭TensorFlow的“懶加載”和“延遲執行”的特性。而且，關於TensorFlow中的算子（Operation）和函數（Function）的區彆，以及如何編寫自定義的算子，都講解得非常細緻，這對於一些需要實現特定算法的場景非常有幫助。書中還詳細介紹瞭如何使用TensorFlow來處理不同類型的數據，包括圖像、文本和序列數據，並且針對每種數據類型，都提供瞭相應的預處理方法和模型構建思路。我特彆喜歡書中關於自然語言處理（NLP）章節的講解，作者將RNN、LSTM、GRU等模型與文本數據的處理結閤起來，讓我能夠清晰地看到如何利用TensorFlow來解決實際的NLP問題，比如文本分類和機器翻譯。這本書的結構設計也很有意思，它不是簡單地按照API的順序來講解，而是根據實際的應用場景來組織內容，讓我在學習過程中能夠更有目標感，也更容易理解各個知識點之間的聯係。

評分☆☆☆☆☆

《TensorFlow實戰》這本書，讓我感覺像是在進行一次深度學習的“探險”。它的內容非常豐富，不僅僅局限於TensorFlow本身，還涉及到瞭很多相關的機器學習概念和算法。在講解模型訓練的優化器（Optimizer）時，作者不僅介紹瞭SGD、Adam等常見優化器，還深入探討瞭它們各自的優缺點以及適用場景，並且還給齣瞭如何通過調整學習率、動量等超參數來進一步提升訓練效果的建議。我個人覺得，這部分內容對於提升模型的性能至關重要。書中還專門闢瞭一個章節來講解如何進行模型評估和診斷，包括瞭各種評估指標的解釋，以及如何通過分析模型的預測結果來發現潛在的問題。這一點做得非常棒，因為很多時候，我們往往隻關注模型的訓練過程，而忽視瞭對模型最終性能的深入分析。此外，書中還提到瞭一些關於模型的可解釋性（Explainability）的探討，雖然這部分內容可能相對前沿，但作者的介紹讓我對如何理解模型的決策過程有瞭一個初步的認識。整本書的語言風格非常專業，又不失通俗易懂，而且充滿瞭作者在實踐中積纍的寶貴經驗。我強烈推薦這本書給所有想要深入瞭解TensorFlow，並且希望能夠將深度學習技術應用到實際項目中的讀者。

評分☆☆☆☆☆

《TensorFlow實戰》這本書，怎麼說呢，它給我最大的感受就是“實用”和“深入”。很多技術書籍可能隻是簡單介紹一下API，然後給齣幾個小例子，但這本書不同，它更像是帶你走進一個真實的TensorFlow項目開發現場。書中不僅僅講瞭如何使用TensorFlow來構建模型，更重要的是，它引導你思考如何將模型部署到實際應用中。關於模型保存、加載、遷移學習，以及如何優化模型以適應不同計算環境的章節，都讓我受益匪淺。我印象最深的是，書中關於分布式訓練的講解，雖然這個話題聽起來很復雜，但作者用非常清晰的語言和翔實的例子，將分布式TensorFlow的原理和實現方式都一一呈現齣來，讓我對如何利用多颱機器加速模型訓練有瞭全新的認識。此外，書中還介紹瞭一些TensorFlow生態係統中非常有用的工具，比如TensorBoard，以及如何利用它來可視化模型的訓練過程和性能指標。這些工具的使用，極大地提高瞭我的開發效率和調試能力。這本書的講解風格非常務實，注重實際操作，每一步都力求讓讀者能夠跟隨操作，從而掌握相關技術。我個人覺得，這本書非常適閤那些想要從理論走嚮實踐，並且希望能夠獨立完成深度學習項目開發的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書，哦，《TensorFlow實戰》，聽名字就知道是講TensorFlow的，但我拿到手之後，發現它遠不止是簡單的API羅列。這本書更像是一本修煉手冊，從基礎概念的拆解，到實際應用場景的搭建，都講解得細緻入微。作者在講解原理的時候，並沒有止步於“是什麼”，而是深入到“為什麼”和“怎麼做”。比如說，書中關於計算圖的講解，不是簡單地畫個圖瞭事，而是通過生動的比喻，將抽象的概念具象化，讓我這個初學者也能理解其背後的運行機製。然後，在涉及到模型構建的部分，更是將各種主流的深度學習模型，如CNN、RNN，都進行瞭由淺入深的剖析，不僅是代碼的實現，更包含瞭對模型結構、參數選擇以及調優策略的深入探討。我尤其喜歡書中關於數據預處理和特徵工程的章節，這部分往往是實踐中容易被忽視但又至關重要的環節。書中給齣瞭大量實用的技巧和代碼示例，讓我能夠清晰地看到如何將原始數據轉化為模型可以理解的、有意義的特徵。而且，它並沒有停留在理論層麵，而是緊密結閤實際項目，從數據加載、模型訓練到評估部署，都提供瞭一套完整的流程，讓我在學習過程中能夠立刻動手實踐，驗證所學知識。整體而言，這本書的寫作風格非常嚴謹，邏輯清晰，每個概念的引入都順理成章，並且大量的圖錶和代碼片段讓學習過程更加直觀和高效。

評分☆☆☆☆☆

我最近在追《TensorFlow實戰》這本書，真是讓我對深度學習框架的理解有瞭質的飛躍。它不僅僅是告訴你怎麼寫代碼，更重要的是，它深入淺齣地講解瞭TensorFlow底層的設計思想。書中對張量（Tensor）這個核心概念的闡述，就讓我豁然開朗，理解瞭數據在TensorFlow中是如何流動和操作的。然後，關於自動微分（Autogradient）的講解，簡直是神來之筆。作者通過一步步的推導和示例，讓我徹底明白瞭反嚮傳播的原理，以及TensorFlow是如何自動化這個過程的，這讓我以後在設計和修改模型時，不再對梯度計算感到睏惑。而且，書中對占位符（Placeholder）和變量（Variable）的區分與應用，以及Session的使用，都講解得非常到位，讓我對模型的生命周期有瞭更深刻的認識。書中還花瞭相當大的篇幅來講解如何利用TensorFlow構建各種復雜的神經網絡結構，從基礎的密集層到更高級的捲積層、循環層，甚至是注意力機製，都提供瞭清晰的代碼實現和原理剖析。我特彆欣賞作者在講解一些復雜算法時，會先從最簡單的版本入手，然後逐步引入更優化的實現，這種循序漸進的方式，讓我能夠更容易地消化和吸收。這本書的排版也很好，代碼塊清晰易讀，理論講解與代碼實現相互呼應，讓我感覺自己不是在枯燥地閱讀一本技術文檔，而是在進行一場精彩的技術探索。