具体描述
本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。
全书分为四部分，共9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。第二部分（第3~4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5~6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型，涉及卷积神经网络（或CNN）模型和循环神经网络（或RNN）模型。第四部分（第7~8章）探讨TensorFlow API中*新推出的特性，包括如何准备用于部署的模型、一些有用的编程模式等。第9章给出一些进一步了解TensorFlow的学习资源。
作者简介
山姆·亚伯拉罕：数据科学家、工程师，富有经验的TensorFlow贡献者。
丹尼亚尔·哈夫纳：谷歌软件工程师
埃里克·厄威特：高级软件工程师
阿里尔·斯卡尔皮内里：团队负责人，高级Java开发者
段菲，清华大学信号与信息处理专业博士，前三星电子中国研究院高级研究员，现为英特尔中国研究院高级研究员。研究方向是深度学习、计算机视觉、数据可视化。参与翻译过《机器学习》《机器学习实践：测试驱动的开发方法》《DirectX103D游戏编程深度探索》等多本图书。
目录信息
前言
第一部分 开启TensorFlow之旅
第1章 引言2
1.1 无处不在的数据2
1.2 深度学习2
1.3 TensorFlow：一个现代的机器学习库3
1.4 TensorFlow：技术概要3
1.5 何为TensorFlow4
1.5.1 解读来自官网的单句描述4
1.5.2 单句描述未体现的内容6
1.6 何时使用TensorFlow7
1.7 TensorFlow的优势8
1.8 使用TensorFlow所面临的挑战9
1.9 高歌猛进9
第2章 安装TensorFlow10
2.1 选择安装环境10
2.2 Jupyter Notebook与matplotlib12
2.3 创建Virtualenv环境12
2.4 TensorFlow的简易安装13
2.5 源码构建及安装实例：在64位Ubuntu Linux上安装GPU版TensorFlow14
2.5.1 安装依赖库14
2.5.2 安装Bazel15
2.5.3 安装CUDA软件（仅限NVIDIA GPU）16
2.5.4 从源码构建和安装TensorFlow18
2.6 安装Jupyter Notebook20
2.7 安装matplotlib20
2.8 测试TensorFlow、Jupyter Notebook及matplotlib21
2.9 本章小结23
第二部分 TensorFlow与机器学习基础
第3章 TensorFlow基础26
3.1 数据流图简介26
3.1.1 数据流图基础26
3.1.2 节点的依赖关系29
3.2 在TensorFlow中定义数据流图33
3.2.1 构建第一个TensorFlow数据流图33
3.2.2 张量思维39
3.2.3 张量的形状43
3.2.4 TensorFlow的Operation44
3.2.5 TensorFlow的Graph对象46
3.2.6 TensorFlow Session48
3.2.7 利用占位节点添加输入52
3.2.8 Variable对象53
3.3 通过名称作用域组织数据流图56
3.4 练习：综合运用各种组件61
3.4.1 构建数据流图63
3.4.2 运行数据流图66
3.5 本章小结71
第4章 机器学习基础72
4.1 有监督学习简介72
4.2 保存训练检查点74
4.3 线性回归76
4.4 对数几率回归78
4.5 softmax分类83
4.6 多层神经网络85
4.7 梯度下降法与误差反向传播算法88
第三部分 用TensorFlow实现更高级的深度模型
第5章 目标识别与分类96
5.1 卷积神经网络97
5.2 卷积100
5.2.1 输入和卷积核100
5.2.2 跨度102
5.2.3 边界填充104
5.2.4 数据格式104
5.2.5 深入探讨卷积核105
5.3 常见层107
5.3.1 卷积层108
5.3.2 激活函数108
5.3.3 池化层111
5.3.4 归一化113
5.3.5 高级层114
5.4 图像与TensorFlow116
5.4.1 加载图像116
5.4.2 图像格式117
5.4.3 图像操作121
5.4.4 颜色127
5.5 CNN的实现129
5.5.1 Stanford Dogs数据集129
5.5.2 将图像转为TFRecord文件130
5.5.3 加载图像133
5.5.4 模型134
5.5.5 训练136
5.5.6 用TensorBoard调试滤波器137
5.6 本章小结139
第6章 循环神经网络与自然语言处理140
6.1 循环神经网络简介140
6.1.1 时序的世界140
6.1.2 近似任意程序141
6.1.3 随时间反向传播142
6.1.4 序列的编码和解码143
6.1.5 实现第一个循环神经网络145
6.1.6 梯度消失与梯度爆炸145
6.1.7 长短时记忆网络147
6.1.8 RNN结构的变种148
6.2 词向量嵌入149
6.2.1 准备维基百科语料库151
6.2.2 模型结构155
6.2.3 噪声对比分类器156
6.2.4 训练模型156
6.3 序列分类157
6.3.1 Imdb影评数据集158
6.3.2 使用词向量嵌入159
6.3.3 序列标注模型159
6.3.4 来自最后相关活性值的softmax层161
6.3.5 梯度裁剪162
6.3.6 训练模型163
6.4 序列标注164
6.4.1 OCR数据集164
6.4.2 时间步之间共享的soft-max层166
6.4.3 训练模型169
6.4.4 双向RNN171
6.5 预测编码174
6.5.1 字符级语言建模174
6.5.2 ArXiv摘要API175
6.5.3 数据预处理177
6.5.4 预测编码模型178
6.5.5 训练模型182
6.5.6 生成相似序列185
6.6 本章小结188
第四部分 其他提示、技术与特性
第7章 产品环境中模型的部署190
7.1 搭建TensorFlow服务开发环境190
7.1.1 Docker镜像190
7.1.2 Bazel工作区191
7.2 导出训练好的模型192
7.3 定义服务器接口195
7.4 实现推断服务器197
7.5 客户端应用201
7.6 产品准备203
7.7 本章小结203
第8章 辅助函数、代码结构和类204
8.1 确保目录结构存在204
8.2 下载函数204
8.3 磁盘缓存修饰器205
8.4 属性字典206
8.5 惰性属性修饰器207
8.6 覆盖数据流图修饰器209
第9章 结语：其他资源212
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的行文风格非常平实、稳健，读起来让人感到踏实可靠，没有那种追求“惊人效果”的浮夸感。它更侧重于打地基，确保读者对每一个步骤都理解得透彻明白。我个人对书中对不同网络结构（例如CNN、RNN、Transformer等）的TensorFlow实现细节的对比分析特别感兴趣。作者没有简单地罗列不同结构的公式，而是深入探讨了如何在TensorFlow的计算范式下高效地表达这些复杂的层级关系，比如如何巧妙地利用`tf.function`来加速自定义操作的执行。对于我这种习惯于从底层逻辑思考问题的学习者来说，这种对实现层面的深挖，远比停留在高阶API的调用层面更有价值。它帮助我理解了，为什么某些操作在特定硬件环境下性能会显著提升，这背后隐藏的都是对计算图优化和内存管理的深刻理解。总而言之，这是一本能提升内功心法的“武功秘籍”。
这本书的封面设计和整体排版给人一种非常专业且前沿的感觉，装帧质量也很不错，拿在手里很有分量感。我特别欣赏作者在开篇对整个技术栈的宏观梳理，那种从底层原理到上层应用的逻辑链条构建得非常清晰，让初次接触这个领域的读者也能迅速建立起一个坚实的认知框架。书中对一些核心概念的阐述，比如张量（Tensor）的本质、计算图的惰性执行机制，都深入浅出，避免了纯粹的理论堆砌，而是紧密结合实际的例子去说明白其背后的数学和工程考量。尤其让我印象深刻的是，作者并没有仅仅停留在API的调用层面，而是花了大篇幅去剖析TensorFlow的设计哲学，这对于想要深入理解框架、甚至未来想参与框架优化或二次开发的工程师来说，价值是无可替代的。阅读过程中，我感觉作者的专业素养极高，对细节的把握非常到位，每一个代码块的注释都恰到好处，既解释了功能，又点明了其在整个流程中的角色。这本书无疑为我深入探索现代深度学习技术提供了一张高质量的路线图。
购买这本书之前，我曾尝试阅读一些网络上的教程和文档，但总是感觉碎片化严重，知识点之间缺乏内在的逻辑联系。这本书最大的功劳就在于，它提供了一个非常连贯和系统的学习路径。从基础的张量操作到构建复杂的分布式训练环境，每一步的过渡都处理得非常自然流畅，没有突兀感。特别是关于数据管道（Data Pipeline）的构建部分，作者详细展示了如何利用`tf.data` API来实现高效、并行的I/O操作，这在处理TB级别的数据集时至关重要。书中对异步操作和并发处理的讲解非常清晰，让我终于弄明白了数据加载是如何不成为模型训练的瓶颈的。此外，书中对TensorBoard的可视化工具的使用也做了非常详尽的说明，教你如何通过直观的图形来诊断训练过程中的过拟合、欠拟合以及梯度消失等常见问题，真正做到了“所见即所得”的调试体验。
这本书的广度与深度达到了一个令人赞叹的平衡点。它不仅覆盖了深度学习的经典范式，还对一些新兴领域，比如强化学习中的特定算法在TensorFlow中的实现思路，也进行了相当有见地的探讨。我的一个主要困惑是如何将理论模型转化为可部署的服务，这本书在“部署与服务化”这一章给予了我极大的启发。作者详细介绍了使用TensorFlow Serving进行模型部署的流程，包括版本管理、模型签名定义等实操环节，这对于希望将研究成果转化为实际产品的团队来说，是不可或缺的知识。它不仅教会了你“如何做”，更重要的是让你理解了“为什么这么做”，这种基于场景驱动的知识传授方式，极大地提高了学习的效率和记忆的持久性。这本书绝非一本可以快速翻阅的速查手册，而是一部需要沉下心来，反复研读和实践的深度学习领域的必备参考书。
我近期一直在寻找一本能真正指导我完成端到端项目落地的实战手册，而这本书在这一点上表现得尤为出色。它没有那种学院派著作的疏离感，而是像一位经验丰富的导师，手把手地带着读者从数据预处理的繁琐环节开始，一步步构建、训练、评估并最终部署一个完整的模型。书中对性能优化部分的讲解简直是神来之笔，特别是关于如何利用GPU资源、如何进行模型量化和剪枝的策略，这些都是我在实际工作中经常遇到的瓶颈。作者提供的代码示例结构严谨，易于复制和修改，并且紧跟最新的工业最佳实践，而不是使用早已过时的函数或架构。更难能可贵的是，书中关于模型监控和迭代更新的章节，让读者意识到机器学习项目并非一次性的任务，而是一个持续优化的过程。这种对工程化、生产化流程的重视，使得这本书的实用价值远远超过了单纯的算法介绍，它真正做到了技术与工程的完美融合。
入门的时候读的，感觉还行。
有些啰嗦，但ML基础，CNN RNN 讲得很清楚，NLP 相关讲得很乱
非常笼统，代码老旧，改它代码使其适应TensorFlow1.0 api的功夫足够我重写一遍了
2017年5月的书 api就已经过时了 书里错误不断 是最近看的感受最差的一本书了
有些啰嗦，但ML基础，CNN RNN 讲得很清楚，NLP 相关讲得很乱
