TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook: Over 90 unique recipes to solve artificial-intelligence drive pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Key Features
Skill up and implement tricky neural networks using Google's TensorFlow 1.xAn easy-to-follow guide that lets you explore reinforcement learning, GANs, autoencoders, multilayer perceptrons and more.Hands-on recipes to work with Tensorflow on desktop, mobile, and cloud environment
Book Description
Deep neural networks (DNNs) have achieved a lot of success in the field of computer vision, speech recognition, and natural language processing. The entire world is filled with excitement about how deep networks are revolutionizing artificial intelligence. This exciting recipe-based guide will take you from the realm of DNN theory to implementing them practically to solve the real-life problems in artificial intelligence domain.
In this book, you will learn how to efficiently use TensorFlow, Google's open source framework for deep learning. You will implement different deep learning networks such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Q-learning Networks (DQNs), and Generative Adversarial Networks (GANs) with easy to follow independent recipes. You will learn how to make Keras as backend with TensorFlow.
With a problem-solution approach, you will understand how to implement different deep neural architectures to carry out complex tasks at work. You will learn the performance of different DNNs on some popularly used data sets such as MNIST, CIFAR-10, Youtube8m, and more. You will not only learn about the different mobile and embedded platforms supported by TensorFlow but also how to set up cloud platforms for deep learning applications. Get a sneak peek of TPU architecture and how they will affect DNN future.
By using crisp, no-nonsense recipes, you will become an expert in implementing deep learning techniques in growing real-world applications and research areas such as reinforcement learning, GANs, autoencoders and more.
What you will learn
Install TensorFlow and use it for CPU and GPU operationsImplement DNNs and apply them to solve different AI-driven problems.Leverage different data sets such as MNIST, CIFAR-10, and Youtube8m with TensorFlow and learn how to access and use them in your code.Use TensorBoard to understand neural network architectures, optimize the learning process, and peek inside the neural network black box.Use different regression techniques for prediction and classification problemsBuild single and multilayer perceptrons in TensorFlowImplement CNN and RNN in TensorFlow, and use it to solve real-world use cases.Learn how restricted Boltzmann Machines can be used to recommend movies.Understand the implementation of Autoencoders and deep belief networks, and use them for emotion detection.Master the different reinforcement learning methods to implement game playing agents.GANs and their implementation using TensorFlow.
Table of Contents
Initial steps in Tensorflow 1.xRegressionNeural Networks: PerceptronsConvolutional Neural NetworkCNN in ActionRecurrent Neural NetworksUnsupervised LearningAutoencodersReinforcement LearningTensorflow MobileGenerative Adverasial NetworksDeep Learning on CloudAppendixAppendix B : Learning to Learn with AutoML (or what is Meta-Learning)
作者简介
About the Author
Antonio GulliAntonio Gulli is a transformational software executive and business leader with a passion for establishing and managing global technological talent for innovation and execution. He is an expert in search engines, online services, machine learning, information retrieval, analytics, and cloud computing. So far, he has been lucky enough to gain professional experience in four different countries in Europe and manage teams in six different countries in Europe and America. Currently, he works as site lead and director of cloud in Google Warsaw, driving European efforts for Serverless, Kubernetes, and Google Cloud UX. Previously, Antonio helped to innovate academic search as the vice president for Elsevier, a worldwide leading publisher. Before that, he drove query suggestions and news search as a principal engineer for Microsoft. Earlier, he served as the CTO for Ask, driving multimedia and news search. Antonio has filed for 20+ patents, published multiple academic papers, and served as a senior PC member in multiple international conferences. He truly believes that to be successful, you must have a great combination of management, research skills, just-get-it-done, and selling attitude.
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目录信息
读后感
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用户评价
我曾经尝试过阅读一些关于深度学习的书籍，但往往因为理论过于艰深或者代码过于晦涩而难以坚持。《TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook》则完全不同。这本书的写作风格非常朴实，而且非常注重实践。它就像一位经验丰富的工程师，将自己多年的实践经验，毫无保留地分享给你。 书中的“Cookbook”模式，对我来说是最大的亮点。每一个“食谱”都是一个解决具体AI问题的方案，让我能够快速地找到我需要的解决方案。而且，每一个“食谱”都提供了完整的代码，让我可以直接复制到自己的环境中进行实践。更难能可贵的是，作者在提供代码的同时，还会详细地解释每一个代码块的作用，以及它在整个解决方案中的地位。 我特别欣赏的是，书中对TensorFlow 1.x的API讲解得非常深入，并且与实际应用紧密结合。例如，在讲解如何构建一个图像识别模型时，书中会详细介绍如何使用`tf.image`模块进行图像预处理，以及如何使用`tf.nn.conv2d`和`tf.nn.max_pool`等函数来构建卷积神经网络。这些讲解都非常到位，让我能够轻松地理解模型的工作原理。 此外，这本书也包含了很多关于深度学习理论的介绍，但这些理论的讲解都非常精炼，并且紧密地围绕着实际应用展开。例如，在讲解反向传播算法时，作者并没有过多地纠缠于数学推导，而是通过一个简单的例子，清晰地展示了算法的工作原理。这种“理论与实践并重”的方式，让我既能够理解背后的原理，又能够掌握实际的操作技巧。
评分作为一个对深度学习充满好奇，但又对代码感到一丝畏惧的学习者，《TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook》的出现，无疑给我带来了巨大的鼓舞。这本书没有那种“高屋建瓴”的理论讲解，而是以一种极其亲民、实用的方式，带领读者一步步走进AI的奇妙世界。书中的“Cookbook”形式，就像是为你量身打造的AI学习路径图，每一个“菜谱”都解决一个具体的问题，让你在解决问题的过程中，自然而然地掌握所需的技能。 我最喜欢的是，作者在引入每一个“菜谱”时，都会先用一种非常生动的方式介绍问题的背景和挑战，让你对接下来的内容充满期待。然后，他会逐步引导你构建模型，解释每一个代码块的作用，就像是一位耐心的老师，手把手地教你如何操作。例如，在讲解如何构建一个文本分类器时，作者会从数据预处理开始，一步步地介绍如何选择合适的词嵌入模型，如何构建LSTM或GRU网络，以及如何进行模型评估。 更重要的是，这本书并没有止步于让你完成一个模型，而是鼓励你去思考如何优化模型，如何提高模型的性能。书中会介绍一些常用的调参技巧，以及如何使用TensorBoard来可视化模型的训练过程，这些都是在实际项目中非常宝贵的经验。我之前常常在模型调优上感到迷茫，而这本书给我提供了很多实用的指导。 这本书的案例也足够丰富，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个热门领域。这让我觉得，只要掌握了这本书的精髓，就能够应对大部分的AI项目需求。我甚至开始期待作者能够推出基于TensorFlow 2.x的版本，但即便如此，这本书对于理解TensorFlow 1.x的底层原理，依然具有极高的价值。
评分坦白说，我是一个对技术细节要求非常高的人，通常书籍的讲解如果不够深入，我很容易感到不满。而《TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook》在这一点上做得非常出色。作者在提供实际代码的同时，并没有忽略对背后原理的阐述。他能够将复杂的概念，例如反向传播算法、梯度下降的变种，以及各种损失函数和激活函数的选择依据，用一种非常易于理解的方式呈现出来。 我尤其印象深刻的是，书中在讲解深度神经网络时，不仅仅停留在构建一个简单的多层感知机，而是深入探讨了如何选择合适的网络结构、如何避免过拟合、以及如何使用正则化技术来提高模型的泛化能力。这对于我来说，是之前阅读其他资料时常常感到模糊的部分。书中提供的代码示例，也能够很好地印证这些理论知识。 而且，这本书非常注重实际操作中的技巧和注意事项。例如，在模型评估部分，书中详细介绍了各种评估指标的含义，以及如何根据不同的问题选择合适的指标。我还学会了如何使用TensorBoard来可视化模型的训练过程，这极大地提高了我的调试效率。我曾经花了很多时间手动调试模型，而有了TensorBoard，整个过程变得事半功倍。 值得一提的是，这本书的排版和代码风格都非常清晰。代码块格式规范，注释详细，使得我能够轻松地将代码复制到自己的环境中进行实践。作者甚至还提供了一些隐藏的技巧和最佳实践，这些都是在官方文档中很难找到的宝贵信息。总而言之，这本书对于任何想要深入理解TensorFlow 1.x并将其应用于实际AI问题的人来说，都是一份珍贵的财富。
评分我是一个对新事物充满好奇，但又比较“手残”的读者，尤其是在面对代码密集型的书籍时，常常感到望而却步。然而，《TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook》这本书的出现，让我对学习深度学习产生了极大的信心。作者的写作风格非常幽默风趣，将原本可能枯燥的技术内容，讲得生动有趣。 书中最大的亮点就是它的“Cookbook”形式。每一章就像一份精心准备的菜谱，告诉你如何用TensorFlow 1.x这套“厨具”，做出各种各样美味的“AI佳肴”。从构建一个简单的图像识别模型，到训练一个能够进行情感分析的文本分类器，每一个步骤都清晰明了，易于模仿。我最喜欢的是，作者在提供代码的同时，还会用通俗易懂的语言解释每一个模块的作用，就像在教你如何使用这套“厨具”，而不是直接给你成品。 更让我印象深刻的是，书中并没有止步于简单的模型实现，而是会引导读者去思考如何优化模型。例如，在讲解模型训练时，书中会介绍不同的优化算法，以及如何调整学习率、批次大小等超参数来提升模型的性能。我之前一直对这些参数的作用感到困惑，但通过书中具体的实验演示，我终于明白了它们对模型的影响。 而且，这本书的案例非常贴合实际应用。我曾经尝试过书中关于构建一个简单的推荐系统的例子，不仅学会了如何使用协同过滤算法，还对如何评估推荐效果有了更深入的理解。这让我觉得，学习这本书不只是在学习技术，更是在学习如何解决实际问题。我对这本书的推荐度是五颗星，它绝对是我近期阅读过的最实用、最有价值的一本技术书籍。
评分我必须承认，我一开始对这本书的期望值并不高，毕竟“Cookbook”这个词常常意味着内容比较零散，缺乏系统性。然而，《TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook》彻底颠覆了我的看法。这本书在保持实践性的同时，巧妙地将理论知识融入到实际操作中，形成了一个非常好的学习闭环。作者的讲解方式非常接地气，他总是能站在读者的角度，预见到我们可能会遇到的困惑，并提前给出清晰的解答。 例如，在处理数据预处理的部分，书中详细介绍了如何进行数据清洗、特征工程、数据增强等关键步骤，并且提供了多种实现方式，让我可以根据不同的场景选择最合适的方法。这对于初学者来说尤为重要，因为数据准备往往是项目成功的关键，但也是最容易出错的环节。通过这本书，我不仅学会了技术，更重要的是培养了良好的数据处理习惯。 书中对TensorFlow 1.x API的讲解也非常深入。他并没有简单地罗列API文档，而是通过实际案例，展示了如何有效地利用这些API来构建、训练和部署模型。我特别欣赏的是，书中强调了TensorFlow 1.x的图计算和会话机制，这对于理解模型是如何在后台运行至关重要。虽然现在TensorFlow 2.x已经成为主流，但深入理解1.x的机制，对于掌握更底层的原理非常有帮助。 更让我惊喜的是，这本书的案例覆盖面非常广。从基础的监督学习问题，到一些更具挑战性的无监督学习和强化学习场景，书中都有涉及。而且，每个案例的难度都在不断提升，让我能够循序渐进地掌握更高级的技术。我甚至觉得，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本带领我进行深度学习冒险的指南。
评分对于那些像我一样，对人工智能充满热情，但又不知道如何下手去实践的人来说，《TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook》绝对是你的不二之选。这本书就像一位经验丰富的向导，带领你在广阔的深度学习领域进行一次精彩的探险。书中的“Cookbook”形式，让我感到非常亲切，每一章都像是一张精心绘制的地图，指引我解决一个具体的AI问题。 我特别喜欢作者在引入每一个“食谱”时，都会先用一种非常生动的方式描述一个实际的应用场景，让你对接下来的内容充满好奇。然后，他会逐步引导你构建模型，解释每一个代码块的作用，就像是一位耐心细致的老师，手把手地教你如何完成整个过程。例如，在讲解如何构建一个聊天机器人时，作者会从数据准备开始，逐步介绍如何选择合适的文本表示方法，如何构建Seq2Seq模型，以及如何进行模型的训练和评估。 更重要的是，这本书并没有止步于让你完成一个模型，而是鼓励你去思考如何优化模型，如何提高模型的性能。书中会介绍一些常用的调参技巧，以及如何使用TensorBoard来可视化模型的训练过程，这些都是在实际项目中非常宝贵的经验。我之前常常在模型调优上感到迷茫，而这本书给我提供了很多实用的指导。 这本书的案例也足够丰富，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个热门领域。这让我觉得，只要掌握了这本书的精髓，就能够应对大部分的AI项目需求。我甚至开始期待作者能够推出基于TensorFlow 2.x的版本，但即便如此，这本书对于理解TensorFlow 1.x的底层原理，依然具有极高的价值。
评分在我眼中，一本真正优秀的深度学习书籍，应该能够将抽象的理论转化为具体的实践，并且能够激发读者的好奇心。《TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook》恰恰做到了这一点。这本书的写作风格非常轻松活泼，而且非常注重实操。它就像一位经验丰富的厨师，将各种深度学习的“食材”，通过精心的烹饪，变成一道道美味的“AI大餐”。 书中的“Cookbook”形式，对我来说是最具吸引力的部分。每一个“食谱”都解决一个具体的AI问题，让我能够快速地找到我需要的解决方案。而且，每一个“食谱”都提供了完整的代码，让我可以直接复制到自己的环境中进行实践。更难能可贵的是，作者在提供代码的同时，还会详细地解释每一个代码块的作用，以及它在整个解决方案中的地位。 我特别欣赏的是，书中对TensorFlow 1.x的API讲解得非常深入，并且与实际应用紧密结合。例如，在讲解如何构建一个情感分析模型时，书中会详细介绍如何使用`tf.keras.preprocessing.text`模块进行文本预处理，以及如何使用`tf.keras.layers.Embedding`和`tf.keras.layers.LSTM`等函数来构建循环神经网络。这些讲解都非常到位，让我能够轻松地理解模型的工作原理。 此外，这本书也包含了很多关于深度学习理论的介绍，但这些理论的讲解都非常精炼，并且紧密地围绕着实际应用展开。例如，在讲解如何选择合适的激活函数时，作者并没有过多地纠缠于数学推导，而是通过一个简单的例子，清晰地展示了不同激活函数的作用。这种“理论与实践并重”的方式，让我既能够理解背后的原理，又能够掌握实际的操作技巧。
评分我一直认为，好的技术书籍应该能够激发读者的学习兴趣，并且能够提供切实可行的解决方案。《TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook》无疑做到了这一点。这本书的结构非常清晰，每一章都围绕着一个具体的AI问题展开，就像一份详细的“操作手册”。作者在讲解每一个“菜谱”时，都力求做到“寓教于乐”，将复杂的深度学习概念，通过生动的比喻和实际的代码示例，变得容易理解。 我特别欣赏的是，书中对TensorFlow 1.x的API讲解得非常透彻。他并没有简单地列出API的用法，而是会结合实际的案例，展示如何有效地运用这些API来构建、训练和调试模型。例如，在讲解如何构建一个卷积神经网络时，作者详细解释了`tf.layers`模块的用法，以及如何通过组合不同的层来构建复杂的网络结构。这让我对TensorFlow 1.x有了更深入的理解。 书中也包含了很多关于深度学习理论的介绍，但这些理论的讲解都紧密地结合着实际应用。例如，在讲解反向传播算法时，作者并没有过多地纠缠于复杂的数学推导，而是通过一个简单的例子，清晰地展示了算法的工作原理。这种“理论与实践并重”的方式，让我既能够理解背后的原理，又能够掌握实际的操作技巧。 此外，这本书的案例覆盖面非常广，从计算机视觉到自然语言处理，再到一些更具挑战性的领域，都有涉及。这让我觉得，这本书不仅仅是一本TensorFlow 1.x的学习指南，更是一本全面的AI技术实践手册。我强烈推荐这本书给所有想要深入学习深度学习，并将其应用于实际项目的开发者。
评分这本书简直是为我量身定做的！作为一名有一定Python基础，但对深度学习还处于摸索阶段的开发者，我一直希望能找到一本既能深入讲解理论，又能提供大量实践案例的书籍。看到《TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook》的标题，我就知道我找到了！作者的叙事风格非常吸引人，他没有上来就扔给我一堆晦涩难懂的数学公式，而是通过一个个生动形象的“食谱”——也就是实际问题，来引导读者一步步走进深度学习的世界。 比如，第一章关于图像分类的案例，我之前一直对卷积神经网络（CNN）的概念模糊不清，但跟着书中的步骤，一步步构建、训练和评估了一个简单的CNN模型，不仅理解了卷积层、池化层的作用，还亲身体验了模型性能的提升。更重要的是，书中对每个代码片段的解释都非常到位，不是简单的“复制粘贴”，而是深入到每个函数、每个参数的含义，以及它们在整个模型中的作用。这让我感觉自己不是在被动地学习，而是在主动地探索和创造。 而且，这本书的“Cookbook”定位非常准确。它不像一些理论书籍那样，可能一本读下来，自己动手写代码的机会寥寥无几。这里，每一章都是一个小小的项目，解决一个具体的AI驱动问题。我不仅学会了如何利用TensorFlow 1.x构建模型，更重要的是，我学会了如何将深度学习技术应用到实际场景中，解决各种各样的问题。从文本生成到时间序列预测，再到强化学习，这本书几乎涵盖了我目前工作中可能遇到的所有关键领域。 我尤其喜欢的是，书中并没有局限于“黑箱”式的模型构建，而是鼓励读者去理解模型的内部工作原理。即使是对于复杂的模型，作者也会将其拆解成易于理解的组件，并通过直观的图示和类比来解释。这让我不再害怕深度学习，而是充满了探索的兴趣。这本书让我看到了深度学习的无限可能，也让我对未来在这个领域的职业发展充满了信心。
评分作为一名在AI领域摸爬滚打多年的开发者，我见过不少关于深度学习的书籍，但《TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook》绝对是其中一股清流。它没有那种“高高在上”的学术腔调，而是用一种非常亲切、实用的方式，带你走进深度学习的世界。书中的“食谱”设计非常巧妙，每一个都围绕着一个具体的、有实际意义的AI问题展开，让你在解决问题的过程中，自然而然地掌握相关的技术。 我特别喜欢作者在讲解每一个“食谱”时，都会先简要介绍问题的背景和挑战，然后引出解决问题的核心思路，最后再逐步给出详细的代码实现。这种循序渐进的教学方式，让我能够清晰地理解每一步的目的和意义，而不是盲目地跟着代码敲。例如，在讲解自然语言处理的文本生成部分，作者先介绍了语言模型的基本概念，然后通过一个RNN模型来演示如何生成新的文本，并且还探讨了如何通过调整模型参数来控制生成文本的风格和质量。 更难能可贵的是，这本书并没有回避TensorFlow 1.x的一些“坑”。作者会明确指出一些常见的陷阱，并提供相应的规避方法。例如，在处理大规模数据集时，书中会详细介绍如何使用`tf.data` API来高效地加载和预处理数据，避免内存溢出等问题。这些都是在实际项目中非常重要的经验之谈。 此外，这本书的案例也足够丰富，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域。这让我觉得，只要掌握了这本书的精髓，基本上就能够应对大部分的AI项目需求了。我甚至开始期待作者能够继续更新，或者推出基于TensorFlow 2.x的版本。
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