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☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:黄文坚

出品人:博文视点

页数:316

译者:

出版时间:2017-2-1

价格:79

装帧:平装

isbn号码:9787121309120

丛书系列:博文视点AI系列

图书标签:

TensorFlow
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具体描述

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。

《深入解析深度学习模型：理论、实践与优化》本书并非对“TensorFlow实战”的简单复述或补充，而是聚焦于深度学习模型本身的核心原理、实际应用策略以及性能优化之道。我们将剥离具体的深度学习框架（如TensorFlow），以更普适的视角，深入剖析构成现代人工智能基石的各种模型架构。第一部分：深度学习模型基础理论本部分将为你构建坚实的理论框架，让你真正理解模型“为什么”能够工作，而不仅仅是“如何”调用。神经网络的数学基石：我们将从微积分（梯度下降、链式法则）、线性代数（矩阵运算、向量空间）以及概率论（概率分布、最大似然估计）等基础数学概念出发，阐述它们在神经网络中的作用。重点讲解激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的原理与选择，以及损失函数（交叉熵、均方误差）的设计思想与影响。感知器到多层感知器：回顾最基本的计算单元——感知器，并逐步构建出能够处理非线性问题的多层感知器（MLP）。我们将详细解析层、节点、权重和偏置的含义，以及它们如何协同工作形成强大的表达能力。经典模型架构解析：卷积神经网络（CNN）：深入探究CNN的核心组件——卷积层、池化层、全连接层。详细讲解卷积核的工作原理、感受野的概念、不同卷积模式（如步长、填充）的影响，以及池化操作（最大池化、平均池化）的目的。我们将分析AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典CNN架构的设计思路和创新点，理解它们在图像识别领域的突破性贡献。循环神经网络（RNN）及其变种：聚焦RNN在序列数据处理上的优势。详细解析RNN的基本单元、隐藏状态的传递机制。重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，理解其内部门控机制（输入门、遗忘门、输出门）的作用。我们将探讨RNN在自然语言处理（文本生成、机器翻译）、语音识别等领域的应用。 Transformer模型：深入剖析Transformer模型的自注意力（Self-Attention）机制，这是其区别于RNN的关键。详细解析多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）的原理，以及Encoder-Decoder结构的设计。理解Transformer在NLP领域取得巨大成功的根本原因，以及其向CV等领域的扩展。模型泛化与过拟合：探讨模型泛化能力的重要性，以及过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的现象。我们将介绍正则化技术（L1、L2正则化）、Dropout、早停（Early Stopping）等防止过拟合的经典方法。第二部分：深度学习模型实践进阶本部分将指导你如何在实际项目中有效应用和构建深度学习模型，强调实操中的关键考量。数据预处理与增强：强调数据在深度学习中的核心地位。详细讲解数据清洗、特征缩放、标准化等预处理步骤。重点介绍数据增强技术（旋转、翻转、裁剪、色彩抖动等）如何扩充数据集，提高模型鲁棒性。模型训练策略：优化器选择与调优：深入分析不同优化器（SGD、Adam、RMSprop、Adagrad）的特点、收敛速度与性能。讲解学习率衰减（Learning Rate Decay）的重要性，以及如何设置合适的学习率调度策略。批量归一化（Batch Normalization）：详解Batch Normalization的原理、作用及其在加速训练、提高模型稳定性上的优势。超参数调优：介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高级的贝叶斯优化等超参数搜索方法，指导读者如何系统地寻找最优超参数组合。模型评估与选择：常用评估指标：详细介绍分类模型（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线）和回归模型（MSE、MAE、R-squared）的评估指标，以及它们各自的适用场景。交叉验证（Cross-Validation）：讲解K折交叉验证等评估技术，确保模型评估的可靠性。迁移学习（Transfer Learning）与微调（Fine-tuning）：深入阐述如何利用预训练模型（如ImageNet上训练的CNN模型）来加速新任务的开发。详细讲解微调的策略，包括冻结部分层、仅训练顶层，或对全部层进行微调。模型部署考量：简要介绍模型部署的基本流程，包括模型序列化、推理引擎选择以及跨平台兼容性等初步概念。第三部分：深度学习模型性能优化与前沿探索本部分将带你超越基础应用，关注如何提升模型的效率、性能，并展望未来的发展方向。模型压缩与加速：介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术，以减小模型体积，提高推理速度，尤其适用于资源受限的设备。注意力机制的进一步探讨：除了Transformer中的自注意力，还将探讨其他形式的注意力机制，如空间注意力、通道注意力，以及它们在不同模型中的应用。生成对抗网络（GAN）简介：概述GAN的基本原理，即生成器与判别器的对抗博弈，以及其在图像生成、风格迁移等领域的应用潜力。图神经网络（GNN）初步：介绍GNN在处理图结构数据上的优势，如社交网络分析、分子结构预测等。可解释性AI（XAI）导论：探讨理解模型决策过程的重要性，并介绍一些初步的可解释性技术，如LIME、SHAP等。本书旨在培养读者对深度学习模型深层机制的理解，赋予他们独立分析、设计、实现和优化复杂模型的能力。我们希望通过严谨的理论阐述和贴合实际的实践指导，帮助你成为一名真正掌握深度学习核心技术的开发者。

作者简介

黄文坚，PPmoney大数据算法总监，负责集团的风控、理财、互联网证券等业务的数据挖掘工作。Google TensorFlow Contributor。前明略数据技术合伙人，领导了对诸多大型银行、保险公司、基金的数据挖掘项目，包括建立金融风控模型、新闻舆情分析、保险复购预测等。曾就职于阿里巴巴搜索引擎算法团队，负责天猫个性化搜索系统。曾参加阿里巴巴大数据推荐算法大赛，于7000多支队伍中获得前10名。本科、研究生就读于香港科技大学，曾在会议和期刊SIGMOBILE MobiCom、IEEE Transactions on Image Processing发表论文，研究成果获美国计算机协会移动计算大会（MobiCom）移动应用技术冠军，并获得两项美国专利和一项中国专利。

唐源，目前在芝加哥的Uptake公司带领团队建立用于多个物联网领域的数据科学引擎进行条件和健康监控，也建立了公司的预测模型引擎，现在被用于航空、能源等大型机械领域。一直活跃在开源软件社区，是TensorFlow和DMLC的成员，是TensorFlow、XGBoost、MXNet等软件的committer，TF.Learn、ggfortify等软件的作者，以及caret、pandas等软件的贡献者。曾获得谷歌Open Source Peer Bonus，以及多项高校和企业编程竞赛的奖项。在美国宾州州立大学获得荣誉数学学位，曾在本科学习期间成为创业公司DataNovo的核心创始成员，研究专利数据挖掘、无关键字现有技术搜索、策略推荐等。

目录信息

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
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

《tensorflow实战》这本书很不推荐初学机器学习、深度学习和tensorflow的朋友们阅读，要看懂需要的预备知识很多都没有讲，读起来很累。建议直接读tensorflow.org的教程或tensorflow中文社区的翻译文档更好点。比如，书上第三章的安装和最简单MNIST例子的实践，最后我是按着te...

评分☆☆☆☆☆

《TensorFlow实战》真的非常实用、易懂，能快速入门和深度学习，感觉真的买对了，学习体验棒棒哒????！在学习中体验想法落地为实践模型的乐趣！在《TensorFlow实战》中讲述了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：Au...

评分☆☆☆☆☆

作者由浅入深的首先介绍了TensorFlow的架构，以及与各种主流架构的对比。其次，开篇比较详细的介绍了TensorFlow的安装，分布CPU和GPU两个版本。接着，作者介绍了几种深度神经网络，包括最基础的前馈网络，重点介绍用于图像方面的卷积神经网络，以及用于文本和自然语言处理方面...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

拿到《TensorFlow实战》这本书，简直就像是开启了一扇通往人工智能世界的大门！我一直对机器学习和深度学习充满了好奇，但总觉得理论知识太抽象，实践起来无从下手。这本书的出现，恰好解决了我的痛点。从最基础的概念讲解，到具体的代码实现，每一个环节都循序渐进，非常适合我这种零基础的学习者。书中关于TensorFlow安装配置的步骤清晰明了，让我很快就搭建起了开发环境，这对我来说是迈出的第一步，也给了我极大的信心。接着，书中深入浅出地介绍了TensorFlow的核心概念，比如张量（Tensor）、计算图（Computation Graph）等等，这些抽象的概念通过图示和生动的比喻，变得容易理解多了。最让我惊喜的是，书中还提供了大量的实际案例，从简单的线性回归，到复杂的卷积神经网络，每一个案例都配有完整的代码和详细的解释，我跟着书中的代码一步步操作，亲眼看到模型训练出结果，那种成就感是无可比拟的。这本书不仅仅是技术的讲解，更是一种思维的引导，让我开始学会用TensorFlow的视角去思考问题，去设计模型。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始买《TensorFlow实战》这本书，是抱着一种试试看的心态，毕竟市面上关于TensorFlow的书籍琳琅满目，很难找到一本真正适合自己的。然而，这本书的深度和广度都超出了我的预期。它不仅仅停留在基础模型的讲解，更是深入探讨了一些更高级的主题，比如生成对抗网络（GANs）和循环神经网络（RNNs）在自然语言处理中的应用。这些章节的讲解非常精彩，让我看到了TensorFlow在解决复杂问题上的强大能力。作者在解释这些复杂算法时，并没有回避其中的数学原理，而是以一种相对易于理解的方式将其呈现出来，并着重强调其在TensorFlow中的实现方式。这使得我不仅能理解算法本身，更能将其转化为可执行的代码。书中提供的项目代码质量很高，易于修改和扩展，让我可以基于书中的示例，去尝试解决自己感兴趣的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

《TensorFlow实战》这本书带给我的不仅仅是技术上的提升，更是一种对AI领域未来发展的洞察。在阅读这本书的过程中，我能够清晰地感受到作者对于TensorFlow框架的深刻理解和对AI领域的热情。书中对于TensorFlow新版本的特性介绍，以及对未来发展趋势的展望，让我对这个领域有了更宏观的认识。我尤其欣赏书中关于“部署TensorFlow模型”那一章，它详细介绍了如何将训练好的模型应用到实际生产环境中，比如使用TensorFlow Serving或TensorFlow Lite，这对于希望将AI技术落地应用的开发者来说，具有非常重要的指导意义。书中的一些案例，虽然我暂时还没有完全掌握，但已经激起了我深入研究的兴趣。这本书就像一位经验丰富的向导，在我探索AI的道路上，为我指明了方向，并且提供了实用的工具和方法。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《TensorFlow实战》这本书的语言风格非常独特，它不像有些技术书籍那样枯燥乏味，而是充满了作者的个人见解和独到的思考。在讲解某个技术点的时候，作者常常会插入一些引人深思的讨论，比如关于“模型的可解释性”和“AI伦理”等话题，这让我觉得这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本引人思考的读物。书中的许多比喻和类比都非常生动形象，帮助我理解了那些复杂的抽象概念。例如，书中将计算图比作一张流程图，将张量比作多维数组，这些形象的比喻让我印象深刻。而且，作者在讲解代码的时候，并非是简单地复制粘贴，而是会详细解释每一行代码的作用，甚至会提出一些优化建议，让我能够更好地理解代码的精髓。这本书的排版也很舒服，图文并茂，易于阅读。总的来说，这本书是我近期阅读过的最有价值的技术书籍之一。

评分☆☆☆☆☆

《TensorFlow实战》这本书真的刷新了我对深度学习实操的认知。之前我尝试过一些在线课程，虽然学到了一些理论，但真正上手写代码的时候，总会遇到各种各样的报错，而且不知道如何去调试。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅是罗列代码，而是将每一个代码片段背后的逻辑都解释得清清楚楚。作者非常贴心地为读者考虑到了可能遇到的各种坑，比如在数据预处理、模型构建、参数优化等环节，都给出了详细的建议和注意事项。我尤其喜欢书中关于“模型调优”那一章，它讲解了如何通过调整学习率、批次大小、正则化等参数来提升模型的性能，还介绍了交叉验证等评估方法，这让我对模型的“调教”有了一个全新的认识。跟着书中的例子，我不仅学会了如何训练模型，更重要的是学会了如何去分析模型的表现，以及如何根据分析结果来改进模型。这种“授人以渔”的学习方式，让我觉得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

未能免俗地读了这本书。。虽然书里的内容大部分是Tensorflow文档里面已经有的，但组织成一本书看起来更方便一些。

评分☆☆☆☆☆

隔了好几年才翻完，现在看看这本书有点太入门了。

评分☆☆☆☆☆

很多接口已经过时了，初学者建议可直接读官方中文教程

评分☆☆☆☆☆

只想知道用tensorflow怎么成功图像识别

评分☆☆☆☆☆

很好的书，干货多，而且从原理开始，更有高度