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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:[意] Giancarlo Zaccone

出品人:

页数:240

译者:李　志

出版时间:2018-4

价格:49.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115478771

丛书系列:图灵程序设计丛书

图书标签:

TensorFlow
Python
深度学习
神经网络
没有深度
入门
看看就好
工程
TensorFlow
深度学习
人工智能
机器学习
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编程
大数据
算法
开源
学习

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具体描述

本书共分5方面内容：基础知识、关键模块、算法模型、内核揭秘、生态发展。前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台，算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型，内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理、消息管理机制等，最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案。

《TensorFlow深度学习》图书简介探索人工智能的奥秘，掌握深度学习的核心技术在飞速发展的人工智能时代，深度学习无疑是最具颠覆性和潜力的前沿领域之一。它模仿人脑神经网络的结构和工作原理，在图像识别、自然语言处理、语音合成、自动驾驶等众多领域取得了令人瞩目的成就。想要深入了解人工智能的强大能力，掌握构建智能系统的关键技术，那么《TensorFlow深度学习》将是你不可或缺的指南。本书旨在为广大读者，无论是初学者还是有一定编程基础的开发者，提供一个系统、全面、深入的学习平台，帮助你掌握TensorFlow这一当前最流行、最强大的深度学习框架。我们将从最基础的概念出发，逐步引导你理解深度学习的原理，并通过丰富的实例和代码演示，让你亲手构建出具有强大功能的深度学习模型。本书将带你踏上这场激动人心的深度学习探索之旅：第一部分：深度学习基础与TensorFlow入门什么是深度学习？我们将从宏观的角度出发，介绍深度学习的起源、发展历程及其与传统机器学习的区别。你将了解到神经网络的基本概念，例如神经元、激活函数、层等，并理解它们如何协同工作来学习复杂的数据模式。 TensorFlow概览。作为本书的核心工具，TensorFlow将贯穿始终。本部分将详细介绍TensorFlow的安装、基本数据结构（张量）、运算图的概念以及如何利用TensorFlow构建和执行计算。你将学会如何使用TensorFlow的API进行张量操作，理解其计算图的优势，并搭建你的第一个TensorFlow程序。数据预处理与管道。真实世界的数据往往是杂乱无章的，有效的深度学习模型离不开高质量的数据。我们将探讨数据清洗、归一化、特征工程等关键的数据预处理技术，并学习如何利用TensorFlow的`tf.data` API构建高效、可扩展的数据输入管道，确保你的模型能够高效地从数据中学习。第二部分：构建与训练经典深度学习模型前馈神经网络（FNN）。这是深度学习的基石。我们将详细讲解如何使用TensorFlow构建多层前馈神经网络，包括如何选择合适的激活函数、损失函数和优化器。通过手把手的代码演示，你将学会训练你的第一个图像分类器，例如MNIST手写数字识别。卷积神经网络（CNN）。CNN是处理图像数据的“利器”。本书将深入剖析卷积层、池化层、全连接层的工作原理，并演示如何利用TensorFlow构建强大的CNN模型，用于图像识别、目标检测等任务。你将学习如何设计高效的CNN架构，并理解其在图像特征提取方面的强大能力。循环神经网络（RNN）。RNN在处理序列数据方面表现出色，例如文本、时间序列等。我们将详细介绍RNN的结构、门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）的原理，并利用TensorFlow构建RNN模型，实现文本生成、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。其他经典模型。除了上述模型，我们还将介绍一些重要的深度学习模型，例如自编码器（Autoencoder）用于降维和特征学习，以及生成对抗网络（GAN）用于生成逼真图像等。第三部分：模型优化与部署正则化与防止过拟合。深度学习模型在训练过程中容易出现过拟合现象，导致模型在训练集上表现优异，但在新数据上泛化能力差。本书将介绍多种有效的正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、早停法等，并演示如何将其应用于TensorFlow模型中，提升模型的泛化能力。超参数调优。模型的性能很大程度上取决于超参数的选择。我们将探讨学习率、批次大小、网络层数、节点数等关键超参数的意义，并介绍网格搜索、随机搜索等超参数调优策略，帮助你找到最佳的模型配置。模型评估与可视化。如何客观地评估模型的性能？我们将介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等，并演示如何使用TensorFlow的可视化工具（如TensorBoard）来监控训练过程、分析模型性能，直观地理解模型的学习状态。模型部署。训练好的模型最终需要落地应用。我们将介绍如何将TensorFlow模型导出，并探讨在不同平台上的部署方案，例如使用TensorFlow Serving进行服务器端部署，或在移动端设备上进行部署。本书的特点：理论与实践相结合：本书在讲解深度学习原理的同时，更注重通过大量的代码示例和实际项目来巩固知识。由浅入深，循序渐进：从基础概念到高级模型，层层递进，适合不同水平的读者。丰富的项目案例：涵盖图像识别、自然语言处理等多个热门领域，让你在实战中掌握技能。紧跟最新技术：及时更新TensorFlow的最新特性和最佳实践。清晰的代码实现：所有代码都经过精心设计和测试，易于理解和运行。无论你是想成为一名人工智能工程师，还是希望在现有工作中引入智能技术，抑或是对深度学习的奥秘充满好奇，《TensorFlow深度学习》都将为你打开一扇通往智能世界的大门。准备好，让我们一起用TensorFlow构建属于你的智能未来！

作者简介

Giancarlo Zaccone

在并行计算和可视化方向拥有丰富经验，目前于某咨询公司担任系统和软件工程师。

Md. Rezaul Karim 拥有近10年软件研发经验，具备扎实的算法和数据结构知识，研究兴趣包括机器学习、深度学习、语义网络等。

Ahmed Menshawy

爱尔兰都柏林三一学院研究工程师，主要工作是使用ADAPT中心的机器学习和自然语言处理技术成果构建原型和应用，在机器学习和自然语言处理领域拥有多年工作经验。

目录信息

第1章　深度学习入门　　1
1.1　机器学习简介　　1
1.1.1　监督学习　　2
1.1.2　无监督学习　　2
1.1.3　强化学习　　3
1.2　深度学习定义　　3
1.2.1　人脑的工作机制　　3
1.2.2　深度学习历史　　4
1.2.3　应用领域　　5
1.3　神经网络　　5
1.3.1　生物神经元　　5
1.3.2　人工神经元　　6
1.4　人工神经网络的学习方式　　8
1.4.1　反向传播算法　　8
1.4.2　权重优化　　8
1.4.3　随机梯度下降法　　9
1.5　神经网络架构　　10
1.5.1　多层感知器　　10
1.5.2　DNN架构　　11
1.5.3　卷积神经网络　　12
1.5.4　受限玻尔兹曼机　　12
1.6　自编码器　　13
1.7　循环神经网络　　14
1.8　几种深度学习框架对比　　14
1.9　小结　　16
第2章　TensorFlow初探　　17
2.1　总览　　17
2.1.1　TensorFlow 1.x版本特性　　18
2.1.2　使用上的改进　　18
2.1.3　TensorFlow安装与入门　　19
2.2　在Linux上安装TensorFlow　　19
2.3　为TensorFlow启用NVIDIA GPU　　20
2.3.1　第1步：安装NVIDIA CUDA　　20
2.3.2　　第2步：安装NVIDIA cuDNN v5.1+　　21
2.3.3　　第3步：确定GPU卡的CUDA计算能力为3.0+　　22
2.3.4　第4步：安装libcupti-dev库　　22
2.3.5　　第5步：安装Python
（或Python 3）　　22
2.3.6　第6步：安装并升级PIP
（或PIP3）　　22
2.3.7　第7步：安装TensorFlow　　23
2.4　如何安装TensorFlow　　23
2.4.1　直接使用pip安装　　23
2.4.2　使用virtualenv安装　　24
2.4.3　从源代码安装　　26
2.5　在Windows上安装TensorFlow　　27
2.5.1　在虚拟机上安装TensorFlow　　27
2.5.2　直接安装到Windows　　27
2.6　测试安装是否成功　　28
2.7　计算图　　28
2.8　为何采用计算图　　29
2.9　编程模型　　30
2.10　数据模型　　33
2.10.1　阶　　33
2.10.2　形状　　33
2.10.3　数据类型　　34
2.10.4　变量　　36
2.10.5　取回　　37
2.10.6　注入　　38
2.11　TensorBoard　　38
2.12　实现一个单输入神经元　　39
2.13　单输入神经元源代码　　43
2.14　迁移到TensorFlow 1.x版本　　43
2.14.1　如何用脚本升级　　44
2.14.2　局限　　47
2.14.3　手动升级代码　　47
2.14.4　变量　　47
2.14.5　汇总函数　　47
2.14.6　简化的数学操作　　48
2.14.7　其他事项　　49
2.15　小结　　49
第3章　用TensorFlow构建前馈
神经网络　　51
3.1　前馈神经网络介绍　　51
3.1.1　前馈和反向传播　　52
3.1.2　权重和偏差　　53
3.1.3　传递函数　　53
3.2　手写数字分类　　54
3.3　探究MNIST数据集　　55
3.4　softmax分类器　　57
3.5　TensorFlow模型的保存和还原　　63
3.5.1　保存模型　　63
3.5.2　还原模型　　63
3.5.3　softmax源代码　　65
3.5.4　softmax启动器源代码　　66
3.6　实现一个五层神经网络　　67
3.6.1　可视化　　69
3.6.2　五层神经网络源代码　　70
3.7　ReLU分类器　　72
3.8　可视化　　73
3.9　dropout优化　　76
3.10　可视化　　78
3.11　小结　　80
第4章　TensorFlow与卷积神经网络　　82
4.1　CNN简介　　82
4.2　CNN架构　　84
4.3　构建你的第一个CNN　　86
4.4　CNN表情识别　　95
4.4.1　表情分类器源代码　　104
4.4.2　使用自己的图像测试模型　　107
4.4.3　源代码　　109
4.5　小结　　111
第5章　优化TensorFlow自编码器　　112
5.1　自编码器简介　　112
5.2　实现一个自编码器　　113
5.3　增强自编码器的鲁棒性　　119
5.4　构建去噪自编码器　　120
5.5　卷积自编码器　　127
5.5.1　编码器　　127
5.5.2　解码器　　128
5.5.3　卷积自编码器源代码　　134
5.6　小结　　138
第6章　循环神经网络　　139
6.1　RNN的基本概念　　139
6.2　RNN的工作机制　　140
6.3　RNN的展开　　140
6.4　梯度消失问题　　141
6.5　LSTM网络　　142
6.6　RNN图像分类器　　143
6.7　双向RNN　　149
6.8　文本预测　　155
6.8.1　数据集　　156
6.8.2　困惑度　　156
6.8.3　PTB模型　　156
6.8.4　运行例程　　157
6.9　小结　　158
第7章　GPU计算　　160
7.1　GPGPU计算　　160
7.2　GPGPU的历史　　161
7.3　CUDA架构　　161
7.4　GPU编程模型　　162
7.5　TensorFlow中GPU的设置　　163
7.6　TensorFlow的GPU管理　　165
7.7　GPU内存管理　　168
7.8　在多GPU系统上分配单个GPU　　168
7.9　使用多个GPU　　170
7.10　小结　　171
第8章　TensorFlow高级编程　　172
8.1　Keras简介　　172
8.2　构建深度学习模型　　174
8.3　影评的情感分类　　175
8.4　添加一个卷积层　　179
8.5　Pretty Tensor　　181
8.6　数字分类器　　182
8.7　TFLearn　　187
8.8　泰坦尼克号幸存者预测器　　188
8.9　小结　　191
第9章　TensorFlow高级多媒体编程　　193
9.1　多媒体分析简介　　193
9.2　基于深度学习的大型对象检测　　193
9.2.1　瓶颈层　　195
9.2.2　使用重训练的模型　　195
9.3　加速线性代数　　197
9.3.1　TensorFlow的核心优势　　197
9.3.2　加速线性代数的准时编译　　197
9.4　TensorFlow和Keras　　202
9.4.1　Keras简介　　202
9.4.2　拥有Keras的好处　　203
9.4.3　视频问答系统　　203
9.5　Android上的深度学习　　209
9.5.1　TensorFlow演示程序　　209
9.5.2　Android入门　　211
9.6　小结　　214
第10章　强化学习　　215
10.1　强化学习基本概念　　216
10.2　Q-learning算法　　217
10.3　OpenAI Gym框架简介　　218
10.4　FrozenLake-v0实现问题　　220
10.5　使用TensorFlow实现Q-learning　　223
10.6　小结　　227
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的标题“TensorFlow深度学习”时，我脑海中立刻浮现出无数的可能性。我是一名学生，对人工智能领域充满了热情，而深度学习又是这个领域的核心驱动力。我希望这本书能够成为我学习TensorFlow的“第一本书”，它不仅仅是关于工具的使用，更是关于思想的启迪。我期望它能以清晰的逻辑、生动的语言，为我解释深度学习的基本原理，比如反向传播、梯度下降等等，并教会我如何在TensorFlow中实现它们。我特别关注书中在数据预处理和特征工程方面的讲解，因为我知道这是模型成功的基石。同时，我也希望能看到书中对各种主流深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等）的详细介绍，并能够提供相应的TensorFlow代码示例，让我能够动手实践，加深理解。如果书中还能包含一些前沿的研究方向或者实际应用案例，那就更能激发我的学习兴趣，让我看到深度学习在现实世界中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种踏实而专业的印象，沉甸甸的质感仿佛蕴藏着丰富的知识。标题“TensorFlow深度学习”直接点明了主题，这正是我在寻找的。作为一名对AI技术充满好奇的爱好者，我一直在探索如何将理论知识转化为实际应用，而TensorFlow无疑是这个过程中不可或缺的工具。我期望这本书能为我提供一个系统性的学习路径，从TensorFlow的基础概念出发，逐步深入到各种高级模型和应用。我特别关注书中是否能够清晰地阐述TensorFlow的核心组件，例如计算图、张量、操作符等，以及它们是如何协同工作的。此外，我希望书中能够提供大量精心设计的代码示例，这些示例不仅要能够运行，还要能够帮助我理解每个步骤背后的逻辑。对于实际项目应用，我也充满了期待，例如图像识别、自然语言处理等，我希望能通过这本书的学习，掌握如何运用TensorFlow构建和训练解决这些问题的模型。这本书的厚度也让我相信，它能够提供足够深入的内容，满足我不断探索的需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种沉甸甸的专业感，金黄色的“TensorFlow深度学习”几个大字稳稳地占据了C位，旁边是流动的神经网络图，仿佛在诉说着这本书将带领读者遨游算法的海洋。翻开扉页，纸张的质感也相当不错，不是那种廉价的滑腻感，而是带着一丝细微的纹理，让指尖触碰时有一种踏实的触感，这让我对即将开始的阅读之旅充满了期待。我个人在机器学习领域算是个初学者，虽然之前零零散散看过一些相关的资料，但总觉得像是隔着一层纱，不够透彻。尤其是在遇到一些复杂的模型和算法时，常常会感到力不从心，找不到一个清晰的脉络。我希望这本书能够像一座灯塔，照亮我前行的道路，让我能够真正理解深度学习背后的原理，而不仅仅是停留在调包侠的层面。当然，我也知道深度学习的学习曲线是比较陡峭的，但这本书厚实的体量和专业的名字，让我相信它有足够的深度和广度来满足我的求知欲。我特别关注的是它在概念讲解上的清晰度，以及在代码实现上的易读性，希望它能提供足够多的例子，让我边学边练，能够将理论知识融会贯通，最终能够独立地解决一些实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是一本厚重的“武林秘籍”，封面上的“TensorFlow深度学习”几个字，在我看来，就是其中蕴含的强大内力。作为一名在IT行业摸爬滚打多年的从业者，我深知掌握一门强大的技术工具的重要性。TensorFlow无疑是当前深度学习领域最炙手可热的框架之一，但它的博大精深也常常让人望而却步。我希望这本书能够像一位经验丰富的老者，带着我一步一步地揭开TensorFlow的面纱，从最基础的概念讲起，逐步深入到各种复杂的模型和训练技巧。我尤其看重书中在代码示例上的质量，希望它不仅仅是给出枯燥的代码片段，而是能够提供完整的、可运行的项目，让我能够亲手去实践，去体会TensorFlow的魅力。此外，我对书中关于模型调优和性能优化的部分也充满期待，因为在实际项目中，如何让模型跑得更快、效果更好，往往是决定成败的关键。如果这本书还能提供一些关于如何将训练好的模型部署到生产环境中的指导，那绝对是锦上添花了。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书，我抱着一种既好奇又有些挑战的心态。我一直在寻找一本能够系统性梳理TensorFlow核心概念的书籍，之前尝试过一些在线教程，但碎片化的信息总是让我难以形成完整的知识体系。这本书的标题“TensorFlow深度学习”非常直接地表明了它的定位，这正是我想深入了解的领域。我关注的重点在于它能否深入浅出地讲解TensorFlow的各种API，包括数据处理、模型构建、训练与评估等关键环节。我希望它能提供一些实际的项目案例，让我能够看到TensorFlow是如何在真实场景中应用的，而不是仅仅停留在理论层面。另外，作为一名对算法细节充满好奇的学习者，我希望能在这本书中找到关于各种经典深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer等）的详细介绍，以及它们在TensorFlow中的实现方式。如果书中还能包含一些性能优化和模型部署的技巧，那就更好了。我对这本书的期望是，它能够帮助我从一个对TensorFlow“知其然”的状态，提升到“知其所以然”的境界，让我能够更自信地运用TensorFlow解决更复杂的问题。

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小错误很多，往往给出了要怎么做的示例，但是为什么这么做，是不是还有其他的方法都是缺失的。

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用处不大，不推荐。不如直接看官方API文档

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用处不大，不推荐。不如直接看官方API文档

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小错误很多，往往给出了要怎么做的示例，但是为什么这么做，是不是还有其他的方法都是缺失的。

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