Tensorflow：实战Google深度学习框架 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:郑泽宇

出品人:博文视点

页数:296

译者:

出版时间:2017-2-10

价格:79

装帧:平装

isbn号码:9787121309595

丛书系列:博文视点AI系列

图书标签:

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具体描述

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）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手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样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。

《Python数据科学手册》内容简介：《Python数据科学手册》是一本面向广大 Python 用户、数据科学家、工程师以及任何对数据分析和机器学习感兴趣的读者的实用指南。本书系统性地介绍了使用 Python 进行数据处理、分析、可视化和建模的核心工具与技术，旨在帮助读者快速掌握一套完整的数据科学工作流程。本书的核心内容围绕着 Python 生态系统中几个至关重要的库展开：NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn。 NumPy 作为 Python 科学计算的基础，本书将深入讲解其多维数组对象（ndarray）的创建、操作和高效计算能力。读者将学习如何进行向量化操作、广播机制、切片与索引，以及各种数学和逻辑运算，为后续更复杂的数据处理打下坚实的基础。 Pandas 是 Python 数据分析的瑞士军刀。本书将详细介绍 Pandas 的两个核心数据结构：Series（一维带标签数组）和 DataFrame（二维带标签表格数据）。读者将学会如何从各种来源（如 CSV、Excel、SQL 数据库）加载和保存数据，如何进行数据清洗（处理缺失值、重复值），数据转换（类型转换、列重命名、数据合并与拼接），以及强大的数据聚合与分组操作（groupby）。通过丰富的实例，读者将理解如何运用 Pandas 高效地探索和理解数据集。 Matplotlib 是 Python 最流行的绘图库。本书将指导读者掌握使用 Matplotlib 创建各种静态、动态以及交互式图表的方法。从基础的线图、散点图、柱状图到更复杂的直方图、箱线图、热力图，本书将涵盖各种可视化需求。同时，读者还将学习如何自定义图表的各个元素，如图例、标题、轴标签、颜色、样式，以及如何将多个图表组合在一个画布上，以清晰直观的方式呈现数据分析结果。 Scikit-learn 是 Python 中最全面、最易用的机器学习库。本书将系统介绍 Scikit-learn 的核心功能，涵盖从数据预处理到模型评估的整个流程。读者将学习如何应用监督学习算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和梯度提升模型，用于分类和回归任务。同时，本书也将介绍无监督学习算法，如 K-Means 聚类和主成分分析（PCA）。此外，本书还将讲解模型选择、正则化、交叉验证、网格搜索等模型评估与调优的关键技术，帮助读者构建鲁棒且表现优异的机器学习模型。除了上述核心库，本书还会涉及一些与数据科学相关的重要概念和技术，例如：数据导入与导出：涵盖从文件（CSV, Excel, JSON）、数据库、网页等多种来源读取数据，以及将处理后的数据保存到不同格式。数据清洗与预处理：详细讲解处理缺失值、异常值、重复数据、数据类型转换、特征缩放（标准化、归一化）等关键步骤，为模型训练做好准备。特征工程：介绍如何创建新的特征、选择最优特征，以及处理类别型特征（如独热编码）等技术，以提升模型性能。模型评估与选择：深入讲解各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差、R²分数）的应用，以及交叉验证、网格搜索等模型调优策略。数据可视化在分析中的作用：强调可视化如何帮助理解数据分布、发现数据模式、诊断模型问题，并有效传达分析结果。本书以实践为导向，每一章节都配有大量可运行的 Python 代码示例，以及清晰的解释和详细的步骤。读者可以通过直接运行代码，边学边练，快速掌握书中介绍的知识和技能。本书适合所有希望系统学习 Python 数据科学技术栈，从而能够独立完成数据分析、数据挖掘、机器学习项目的人士。无论您是刚入门数据科学的学生，还是希望提升数据处理和分析能力的在职专业人士，都能从本书中获益。

作者简介

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了国内首个成熟的分布式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优秀毕业论文、北京大学优秀毕业生。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等顶级国际会议上发表多篇学术论文。

目录信息

第1章深度学习简介 1
1.1 人工智能、机器学习与深度学习 2
1.2 深度学习的发展历程 7
1.3 深度学习的应用 10
1.3.1 计算机视觉 10
1.3.2 语音识别 14
1.3.3 自然语言处理 15
1.3.4 人机博弈 18
1.4 深度学习工具介绍和对比 19
小结 23
第2章 TensorFlow环境搭建 25
2.1 TensorFlow的主要依赖包 25
2.1.1 Protocol Buffer 25
2.1.2 Bazel 27
2.2 TensorFlow安装 29
2.2.1 使用Docker安装 30
2.2.2 使用pip安装 32
2.2.3 从源代码编译安装 33
2.3 TensorFlow测试样例 37
小结 38
第3章 TensorFlow入门 40
3.1 TensorFlow计算模型——计算图 40
3.1.1 计算图的概念 40
3.1.2 计算图的使用 41
3.2 TensorFlow数据模型——张量 43
3.2.1 张量的概念 43
3.2.2 张量的使用 45
3.3 TensorFlow运行模型——会话 46
3.4 TensorFlow实现神经网络 48
3.4.1 TensorFlow游乐场及神经网络简介 48
3.4.2 前向传播算法简介 51
3.4.3 神经网络参数与TensorFlow变量 54
3.4.4 通过TensorFlow训练神经网络模型 58
3.4.5 完整神经网络样例程序 62
小结 65
第4章深层神经网络 66
4.1 深度学习与深层神经网络 66
4.1.1 线性模型的局限性 67
4.1.2 激活函数实现去线性化 70
4.1.3 多层网络解决异或运算 73
4.2 损失函数定义 74
4.2.1 经典损失函数 75
4.2.2 自定义损失函数 79
4.3 神经网络优化算法 81
4.4 神经网络进一步优化 84
4.4.1 学习率的设置 85
4.4.2 过拟合问题 87
4.4.3 滑动平均模型 90
小结 92
第5章 MNIST数字识别问题 94
5.1 MNIST数据处理 94
5.2 神经网络模型训练及不同模型结果对比 97
5.2.1 TensorFlow训练神经网络 97
5.2.2 使用验证数据集判断模型效果 102
5.2.3 不同模型效果比较 103
5.3 变量管理 107
5.4 TensorFlow模型持久化 112
5.4.1 持久化代码实现 112
5.4.2 持久化原理及数据格式 117
5.5 TensorFlow最佳实践样例程序 126
小结 132
第6章图像识别与卷积神经网络 134
6.1 图像识别问题简介及经典数据集 135
6.2 卷积神经网络简介 139
6.3 卷积神经网络常用结构 142
6.3.1 卷积层 142
6.3.2 池化层 147
6.4 经典卷积网络模型 149
6.4.1 LeNet-5模型 150
6.4.2 Inception-v3模型 156
6.5 卷积神经网络迁移学习 160
6.5.1 迁移学习介绍 160
6.5.2 TensorFlow实现迁移学习 161
小结 169
第7章图像数据处理 170
7.1 TFRecord输入数据格式 170
7.1.1 TFRecord格式介绍 171
7.1.2 TFRecord样例程序 171
7.2 图像数据处理 173
7.2.1 TensorFlow图像处理函数 174
7.2.2 图像预处理完整样例 183
7.3 多线程输入数据处理框架 185
7.3.1 队列与多线程 186
7.3.2 输入文件队列 190
7.3.3 组合训练数据（batching） 193
7.3.4 输入数据处理框架 196
小结 198
第8章循环神经网络 200
8.1 循环神经网络简介 200
8.2 长短时记忆网络（LTSM）结构 206
8.3 循环神经网络的变种 212
8.3.1 双向循环神经网络和深层循环神经网络 212
8.3.2 循环神经网络的dropout 214
8.4 循环神经网络样例应用 215
8.4.1 自然语言建模 216
8.4.2 时间序列预测 225
小结 230
第9章 TensorBoard可视化 232
9.1 TensorBoard简介 232
9.2 TensorFlow计算图可视化 234
9.2.1 命名空间与TensorBoard图上节点 234
9.2.2 节点信息 241
9.3 监控指标可视化 246
小结 252
第10章 TensorFlow计算加速 253
10.1 TensorFlow使用GPU 253
10.2 深度学习训练并行模式 258
10.3 多GPU并行 261
10.4 分布式TensorFlow 268
10.4.1 分布式TensorFlow原理 269
10.4.2 分布式TensorFlow模型训练 272
10.4.3 使用Caicloud运行分布式TensorFlow 282
小结 287
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真的挺到位的，封面用的是那种磨砂质感，拿在手里沉甸甸的，给人一种扎实可靠的感觉。我尤其喜欢它封面上“TensorFlow”那几个字的处理，不是那种闪闪发光的烫金，而是内敛的光泽，配合着背景那种深邃的蓝色，非常有科技感，又不会显得浮夸。书脊的设计也很简洁，标题和作者信息清晰明了，放在书架上辨识度很高。翻开书页，纸张的触感也很舒服，不是那种过于光滑的反光纸，而是有点细微纹理的，长时间阅读眼睛不容易疲劳。印刷质量也相当不错，字体清晰，排版合理，没有出现错别字或者模糊不清的情况，这一点对于一本技术类的书籍来说至关重要，毕竟我们要靠它来学习嘛。整体来看，从外在到内在，这本书都透露着一种“用心”的气息，让人还没开始阅读，就已经对内容充满了期待，感觉物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我当初选择这本书，很大程度上是出于对其“实战”这两个字的兴趣。毕竟，理论学得再多，如果不能真正落地，那也只是纸上谈兵。而这本书给我的感觉，就像是有一位经验丰富的工程师，带着我一步一步地在实际项目中操练。它不会只停留在概念层面，而是会深入到每一个具体的代码实现，每一个细节的处理。我印象特别深刻的是，书中在讲解某个模型时，不仅给出了代码，还详细解释了为什么选择这种结构，为什么这样调参，每一步的逻辑都非常清晰。而且，书中提供的案例都非常贴近工业界的需求，涵盖了图像识别、自然语言处理等多个热门领域，这意味着学完之后，我可以直接将学到的知识应用到实际工作中，解决真实世界的问题，而不是仅仅为了应付考试或者做一个纯粹的学术研究。这种“学以致用”的学习体验，对我来说是最有价值的。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本优秀的技术书籍，不仅仅是知识的搬运工，更应该是一位引路人。而这本书，恰恰做到了这一点。它不仅仅提供了TensorFlow的用法，更重要的是，它帮助我建立起了一种对深度学习的深刻理解。它在讲解每一个算法或模型时，都会追溯其背后的原理，解释其设计的初衷，让我明白“为什么”这样做比“怎么做”更重要。书中对于一些容易混淆的概念，也做了非常精辟的区分和阐述，让我能够建立起清晰的知识体系。而且，它还会适时地引导我去思考，去探索，鼓励我不要满足于现状，要去尝试不同的方法，去优化模型，去解决更复杂的问题。这种启发式的教学方式，让我觉得自己在学习的不仅仅是工具的使用，更是在培养一种解决问题的思维方式和技术素养，这对我未来的职业发展有很大的助益。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这个深度学习初学者来说，简直就像是一盏明灯。我之前尝试过一些其他的入门资料，但往往因为概念太多、理论太抽象，很容易就卡住了，然后就失去了继续下去的动力。但是这本书，它从一开始就非常注重循序渐进，用最直观、最易懂的方式来介绍TensorFlow的核心概念。它没有上来就抛出一大堆复杂的数学公式，而是先通过一些生动形象的比喻，或者非常简单的例子，让我先对“是什么”有一个基本的认识。然后，再逐步深入到“怎么用”，通过一步步的代码演示，让我亲手去实现，去感受。最重要的是，它还会引导我去思考“为什么”，而不是死记硬背。这种教学方式，让我觉得学习过程不再是枯燥的，而是充满乐趣和成就感的，我能够清晰地看到自己的进步，从而更有信心去挑战更难的内容。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这本书的期望值并没有那么高，毕竟市面上关于TensorFlow的书籍实在太多了，很难找到一本真正能让我眼前一亮的。但是，当我真正开始阅读之后，我才发现我之前低估了它。这本书的深度和广度都超出了我的预期。它不仅覆盖了TensorFlow的常用API，还深入讲解了其底层的运行机制，让我对整个框架有了更全面的认识。而且，它还介绍了一些前沿的深度学习技术和应用，让我了解到了这个领域的最新动态。让我印象深刻的是，书中在讲解一些复杂的概念时，会用不同的方式来解释，比如图示、伪代码，甚至是一些生动的类比，确保不同背景的读者都能理解。这种“贴心”的设计，让我觉得作者真的是站在读者的角度去思考的，这样的书籍，真的很难得。

评分☆☆☆☆☆

大概没有对比就没有伤害把。。想明白了BP的过程后再回来看这个就发现其实写的很罗嗦。

评分☆☆☆☆☆

不错的tensorflow入门书，通俗易懂，涉及到数学公式的地方都用语言做了简洁的介绍。

评分☆☆☆☆☆

从本科应付建模比赛开始借书买书一向的标准就是不深但是要尽量全面，尽管看出一些搬其他资源的痕迹，但是基本原理，tensorboard，Keras，分布式都点到了还是不愧入门级的定位。（但我日渐感到学界要被pytorch逐渐攻占了，所以研究生在Keras之后还是先入门pytorch吧）

评分☆☆☆☆☆

模型也不会做，跑也跑不动，看看接口就好…

评分☆☆☆☆☆

不如看udacity里的课程，那里讲解得要清晰许多 http://cs224d.stanford.edu/lectures/CS224d-Lecture7.pdf