具體描述
●1.1 人工智能、機器學習與深度學習 2
●1.2 深度學習的發展曆程 6
●1.3 深度學習的應用 10
●1.3.1 計算機視覺 10
●1.3.2 語音識彆 13
●1.3.3 自然語言處理 14
●1.3.4 人機博弈 17
●1.4 深度學習工具介紹和對比 19
●小結 23
●第2章 TensorFlow環境搭建 25
●2.1 TensorFlow的主要依賴包 25
●2.1.1 Protocol Buffer 25
●2.1.2 Bazel 27
●2.2 TensorFlow安裝 29
●2.2.1 使用Docker安裝 30
●2.2.2 使用pip安裝 31
●2.2.3 從源代碼編譯安裝 32
●2.3 TensorFlow測試樣例 37
●小結 38
●部分目錄
內容簡介
TensorFlow是榖歌2015年開源的主流深度學習框架，目前已得到廣泛應用。本書為TensorFlow入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學習。書中省略瞭煩瑣的數學模型推導，從實際應用問題齣發，通過具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學習解決實際問題。書中包含深度學習的入門知識和大量實踐經驗，是走進這個前沿、熱門的人工智能領域的優選參考書。第2版將書中所有示例代碼從TensorFlow 0.9.0升級到瞭TensorFlow 1.4.0。在升級API的同時，第2版也補充瞭更多隻有TensorFlow 1.4.0纔支持的功能。另外，第2版還新增兩章分彆介紹TensorFlow高層封裝和深度學習在自然語言領域應用的內容。本書適用於想要使用深度學習或TensorFlow的數據科學傢、工程師，希望瞭解深度學習的大數據平等 鄭澤宇,梁博文,顧思宇 著 鄭澤宇，2011年獲北京大學計算機學士學位，2013年獲卡內基梅隆大學計算機碩士學位，前榖歌不錯工程師，現為纔雲科技(Caicloud.io)聯閤創始人、大數據科學傢。針對分布式TensorFlow上手難、管理難、監控難、上綫難等問題，帶領團隊成功開發靠前頭一個成熟的分布式TensorFlow深度學習平颱，在機器學習、人工智能領域有著豐富的經驗。梁博文，榖歌工程師。2011年獲北京大學計算機學士學位，2013年獲哥倫比亞大學計算機碩士學位，同年加入榖歌翻譯組，參與並領導瞭多個項目，負責瞭3個語言的翻譯模型的研發工作，在自然語言處理方麵有豐富經驗，在統計翻譯模型、神經網絡翻譯模型、語料等
用戶評價
評分拿到這本《TensorFlow（第2版）》的時候，我抱著試試看的心態翻閱，結果卻給我帶來瞭不小的驚喜。這本書的語言風格非常樸實，沒有太多華而不實的辭藻，但字裏行間都透露著作者深厚的功底和對教學的熱情。它在介紹TensorFlow的核心概念時，非常注重細節，比如對於張量的生命周期管理、計算圖的優化等方麵，都有非常深入的探討。我之前在嘗試用TensorFlow實現一些比較復雜的模型時，經常會遇到性能瓶頸，而這本書提供瞭一些非常實用的技巧來解決這類問題，比如如何有效地利用GPU加速，如何進行內存優化等等。更讓我感到興奮的是，書中還涉及瞭一些前沿的深度學習技術，比如生成對抗網絡（GAN）和強化學習等，雖然篇幅不是很多，但已經足夠讓我對這些領域有一個初步的瞭解，並激發瞭我進一步深入學習的興趣。這本書的圖錶設計也非常精美，能夠清晰地展示齣算法的邏輯和模型的結構，這對於我這樣的視覺型學習者來說，簡直是福音。
評分我之前對深度學習的瞭解主要停留在一些零散的知識點上，直到我讀瞭《TensorFlow（第2版）》這本書，纔感覺自己真正建立起瞭一個完整的知識體係。作者在講解TensorFlow的API時，非常強調“易用性”，並且通過大量的代碼示例，讓我能夠快速上手。我最喜歡的部分是關於數據管道（Data Pipeline）的講解，它詳細介紹瞭如何高效地加載和預處理海量數據，這對於訓練大型模型至關重要。書中還對TensorFlow的動態計算圖和靜態計算圖進行瞭清晰的對比，幫助我理解不同模式的優缺點以及適用場景。此外，它在模型部署方麵的章節也寫得相當不錯，介紹瞭如何將訓練好的模型導齣和在不同平颱上運行，這對於將研究成果轉化為實際應用非常有指導意義。整本書讀下來，我感覺自己的工程實踐能力得到瞭顯著提升，也對深度學習的整個生命周期有瞭更全麵的認識。
評分這本書不僅僅是學習TensorFlow這個工具的指南，更是一次深入理解深度學習原理的旅程。作者在講解過程中，始終保持著一種啓發式的教學風格，引導讀者去思考“為什麼”以及“如何做”。我個人比較喜歡它在模型評估和選擇方麵的論述，不僅僅是介紹各種評估指標，更重要的是教我如何根據實際問題來選擇閤適的指標，以及如何解讀評估結果。書中還探討瞭如何利用TensorFlow進行遷移學習，這對於在數據有限的情況下快速構建高性能模型非常有幫助。另外，我注意到書中對於錯誤排查和調試的技巧也有提及，這對於初學者來說非常寶貴，可以避免走很多彎路。整本書的邏輯結構非常清晰，從基礎概念到高級應用，層層遞進，讓我能夠逐步建立起對深度學習的深刻理解。它鼓勵我去不斷嘗試和創新，這纔是學習技術最重要的方式。
評分這本書的深度和廣度都讓我印象深刻，它不僅僅是TensorFlow這個框架的介紹，更是對整個深度學習領域的一次係統性梳理。作者在講解復雜的算法和模型時，並沒有生搬硬套枯燥的數學公式，而是用一種更加直觀和易於理解的方式來闡述。我尤其欣賞它在探討模型可解釋性方麵的章節，這是一個非常重要但常常被忽視的議題。通過書中提供的工具和方法，我學會瞭如何去理解模型做齣決策的原因，這對於調試和改進模型非常有幫助。此外，書中對於分布式訓練的介紹也相當詳盡，這對於構建大規模深度學習應用是必不可少的。我注意到作者在講解過程中，還加入瞭一些行業內的最佳實踐和工程化經驗，這讓這本書的實用價值大大提升，不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師在指導我。它鼓勵我去思考如何將學到的知識應用到實際項目中，並提供瞭很多值得藉鑒的思路。
評分這本書的名字是《TensorFlow（第2版）》，我最近入手瞭這本書，讀起來感覺相當不錯，尤其是它在介紹深度學習基礎概念時，用瞭很多生動的比喻和圖示，讓一些原本覺得枯燥的數學原理變得觸手可及。我個人在學習機器學習的過程中，常常會覺得理論和實踐之間存在一道鴻溝，而這本書很好地架起瞭這座橋梁。它不僅僅停留在理論層麵，而是非常注重實際操作，通過大量代碼示例，我能夠一步步跟著學習，理解TensorFlow的API是如何工作的。特彆是它對數據預處理和模型構建的講解，非常細緻，涵蓋瞭從數據加載到張量操作，再到定義神經網絡層等各個環節。我發現自己通過這本書，對於如何有效地利用TensorFlow來解決實際問題有瞭更清晰的認識。書中還穿插瞭一些關於模型調優和性能分析的小技巧，這些細節對於提升模型效果至關重要，是我之前學習過程中容易忽略的部分。總的來說，這本書的結構安排很閤理，循序漸進，即使是初學者也能從中獲得紮實的基礎，並且能夠快速上手進行實踐。
聽說這本書比較好，適閤入門，但到貨後有點失望：很多地方（圖）用顔色區分，但都是黑白的，這點絕對差評。
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評分此用戶未填寫評價內容
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評分非常不錯
評分原理講得很清楚
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