具体描述
TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等）并对MNIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API，还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。最后，附录中列出一些可供参考的公开数据集，并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。
作者简介
李嘉璇，创建TensorFlow交流社区，活跃于国内各大技术社区，知乎编程问题回答者。致力于人工智能的研究，对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用有浓厚兴趣。有过上百篇论文阅读和深度学习经验，处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘经验，参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛，曾任职百度研发工程师。
目录信息
第1章 人工智能概述 2
1.1 什么是人工智能 2
1.2 什么是深度学习 5
1.3 深度学习的入门方法 7
1.4 什么是TensorFlow 11
1.5 为什么要学TensorFlow 12
1.5.1 TensorFlow的特性 14
1.5.2 使用TensorFlow的公司 15
1.5.3 TensorFlow的发展 16
1.6 机器学习的相关赛事 16
1.6.1 ImageNet的ILSVRC 17
1.6.2 Kaggle 18
1.6.3 天池大数据竞赛 19
1.7 国内的人工智能公司 20
1.8 小结 22
第2章 TensorFlow环境的准备 23
2.1 下载TensorFlow 1.1.0 23
2.2 基于pip的安装 23
2.2.1 Mac OS环境准备 24
2.2.2 Ubuntu/Linux环境准备 25
2.2.3 Windows环境准备 25
2.3 基于Java的安装 28
2.4 从源代码安装 29
2.5 依赖的其他模块 30
2.5.1 numpy 30
2.5.2 matplotlib 31
2.5.3 jupyter 31
2.5.4 scikit-image 32
2.5.5 librosa 32
2.5.6 nltk 32
2.5.7 keras 33
2.5.8 tflearn 33
2.6 小结 33
第3章 可视化TensorFlow 34
3.1 PlayGround 34
3.1.1 数据 35
3.1.2 特征 36
3.1.3 隐藏层 36
3.1.4 输出 37
3.2 TensorBoard 39
3.2.1 SCALARS面板 40
3.2.2 IMAGES面板 41
3.2.3 AUDIO面板 42
3.2.4 GRAPHS面板 42
3.2.5 DISTRIBUTIONS面板 43
3.2.6 HISTOGRAMS面板 43
3.2.7 EMBEDDINGS面板 44
3.3 可视化的例子 44
3.3.1 降维分析 44
3.3.2 嵌入投影仪 48
3.4 小结 51
第4章 TensorFlow基础知识 52
4.1 系统架构 52
4.2 设计理念 53
4.3 编程模型 54
4.3.1 边 56
4.3.2 节点 57
4.3.3 其他概念 57
4.4 常用API 60
4.4.1 图、操作和张量 60
4.4.2 可视化 61
4.5 变量作用域 62
4.5.1 variable_scope示例 62
4.5.2 name_scope示例 64
4.6 批标准化 64
4.6.1 方法 65
4.6.2 优点 65
4.6.3 示例 65
4.7 神经元函数及优化方法 66
4.7.1 激活函数 66
4.7.2 卷积函数 69
4.7.3 池化函数 72
4.7.4 分类函数 73
4.7.5 优化方法 74
4.8 模型的存储与加载 79
4.8.1 模型的存储与加载 79
4.8.2 图的存储与加载 82
4.9 队列和线程 82
4.9.1 队列 82
4.9.2 队列管理器 85
4.9.3 线程和协调器 86
4.10 加载数据 87
4.10.1 预加载数据 87
4.10.2 填充数据 87
4.10.3 从文件读取数据 88
4.11 实现一个自定义操作 92
4.11.1 步骤 92
4.11.2 最佳实践 93
4.12 小结 101
第5章 TensorFlow源代码解析 102
5.1 TensorFlow的目录结构 102
5.1.1 contirb 103
5.1.2 core 104
5.1.3 examples 105
5.1.4 g3doc 105
5.1.5 python 105
5.1.6 tensorboard 105
5.2 TensorFlow源代码的学习方法 106
5.3 小结 108
第6章 神经网络的发展及其TensorFlow实现 109
6.1 卷积神经网络 109
6.2 卷积神经网络发展 110
6.2.1 网络加深 111
6.2.2 增强卷积层的功能 115
6.2.3 从分类任务到检测任务 120
6.2.4 增加新的功能模块 121
6.3 MNIST的AlexNet实现 121
6.3.1 加载数据 121
6.3.2 构建网络模型 122
6.3.3 训练模型和评估模型 124
6.4 循环神经网络 125
6.5 循环神经网络发展 126
6.5.1 增强隐藏层的功能 127
6.5.2 双向化及加深网络 129
6.6 TensorFlow Model Zoo 131
6.7 其他研究进展 131
6.7.1 强化学习 132
6.7.2 深度森林 132
6.7.3 深度学习与艺术 132
6.8 小结 133
第7章 TensorFlow的高级框架 134
7.1 TFLearn 134
7.1.1 加载数据 134
7.1.2 构建网络模型 135
7.1.3 训练模型 135
7.2 Keras 135
7.2.1 Keras的优点 136
7.2.2 Keras的模型 136
7.2.3 Keras的使用 137
7.3 小结 141
第二篇 实战篇
第8章 第一个TensorFlow程序 144
8.1 TensorFlow的运行方式 144
8.1.1 生成及加载数据 144
8.1.2 构建网络模型 145
8.1.3 训练模型 145
8.2 超参数的设定 146
8.3 小结 147
第9章 TensorFlow在MNIST中的应用 148
9.1 MNIST数据集简介 148
9.1.1 训练集的标记文件 148
9.1.2 训练集的图片文件 149
9.1.3 测试集的标记文件 149
9.1.4 测试集的图片文件 150
9.2 MNIST的分类问题 150
9.2.1 加载数据 150
9.2.2 构建回归模型 151
9.2.3 训练模型 151
9.2.4 评估模型 152
9.3 训练过程的可视化 152
9.4 MNIST的卷积神经网络 156
9.4.1 加载数据 157
9.4.2 构建模型 157
9.4.3 训练模型和评估模型 159
9.5 MNIST的循环神经网络 161
9.5.1 加载数据 161
9.5.2 构建模型 161
9.5.3 训练数据及评估模型 163
9.6 MNIST的无监督学习 164
9.6.1 自编码网络 164
9.6.2 TensorFlow的自编码网络实现 165
9.7 小结 169
第10章 人脸识别 170
10.1 人脸识别简介 170
10.2 人脸识别的技术流程 171
10.2.1 人脸图像采集及检测 171
10.2.2 人脸图像预处理 171
10.2.3 人脸图像特征提取 171
10.2.4 人脸图像匹配与识别 172
10.3 人脸识别的分类 172
10.3.1 人脸检测 172
10.3.2 人脸关键点检测 173
10.3.3 人脸验证 174
10.3.4 人脸属性检测 174
10.4 人脸检测 175
10.4.1 LFW数据集 175
10.4.2 数据预处理 175
10.4.3 进行检测 176
10.5 性别和年龄识别 178
10.5.1 数据预处理 179
10.5.2 构建模型 181
10.5.3 训练模型 182
10.5.4 验证模型 184
10.6 小结 185
第11章 自然语言处理 186
11.1 模型的选择 186
11.2 英文数字语音识别 187
11.2.1 定义输入数据并预处理数据 188
11.2.2 定义网络模型 188
11.2.3 训练模型 188
11.2.4 预测模型 189
11.3 智能聊天机器人 189
11.3.1 原理 190
11.3.2 最佳实践 191
11.4 小结 200
第12章 图像与语音的结合 201
12.1 看图说话模型 201
12.1.1 原理 202
12.1.2 最佳实践 203
12.2 小结 205
第13章 生成式对抗网络 206
13.1 生成式对抗网络的原理 206
13.2 生成式对抗网络的应用 207
13.3 生成式对抗网络的实现 208
13.4 生成式对抗网络的改进 214
13.5 小结 214
第三篇 提高篇
第14章 分布式TensorFlow 216
14.1 分布式原理 216
14.1.1 单机多卡和分布式 216
14.1.2 分布式部署方式 217
14.2 分布式架构 218
14.2.1 客户端、主节点和工作节点的关系 218
14.2.2 客户端、主节点和工作节点的交互过程 220
14.3 分布式模式 221
14.3.1 数据并行 221
14.3.2 同步更新和异步更新 222
14.3.3 模型并行 224
14.4 分布式API 225
14.5 分布式训练代码框架 226
14.6 分布式最佳实践 227
14.7 小结 235
第15章 TensorFlow线性代数编译框架XLA 236
15.1 XLA的优势 236
15.2 XLA的工作原理 237
15.3 JIT编译方式 238
15.3.1 打开JIT编译 238
15.3.2 将操作符放在XLA设备上 238
15.4 JIT编译在MNIST上的实现 239
15.5 小结 240
第16章 TensorFlow Debugger 241
16.1 Debugger的使用示例 241
16.2 远程调试方法 245
16.3 小结 245
第17章 TensorFlow和Kubernetes结合 246
17.1 为什么需要Kubernetes 246
17.2 分布式TensorFlow在Kubernetes中的运行 247
17.2.1 部署及运行 247
17.2.2 其他应用 253
17.3 小结 254
第18章 TensorFlowOnSpark 255
18.1 TensorFlowOnSpark的架构 255
18.2 TensorFlowOnSpark在MNIST上的实践 257
18.3 小结 261
第19章 TensorFlow移动端应用 262
19.1 移动端应用原理 262
19.1.1 量化 263
19.1.2 优化矩阵乘法运算 266
19.2 iOS系统实践 266
19.2.1 环境准备 266
19.2.2 编译演示程序并运行 267
19.2.3 自定义模型的编译及运行 269
19.3 Android系统实践 273
19.3.1 环境准备 274
19.3.2 编译演示程序并运行 275
19.3.3 自定义模型的编译及运行 277
19.4 树莓派实践 278
19.5 小结 278
第20章 TensorFlow的其他特性 279
20.1 TensorFlow Serving 279
20.2 TensorFlow Flod 280
20.3 TensorFlow计算加速 281
20.3.1 CPU加速 281
20.3.2 TPU加速和FPGA加速 282
20.4 小结 283
第21章 机器学习的评测体系 284
21.1 人脸识别的性能指标 284
21.2 聊天机器人的性能指标 284
21.3 机器翻译的评价方法 286
21.3.1 BLEU 286
21.3.2 METEOR 287
21.4 常用的通用评价指标 287
21.4.1 ROC和AUC 288
21.4.2 AP和mAP 288
21.5 小结 288
附录A 公开数据集 289
附录B 项目管理经验小谈 292
· · · · · · (收起)
读后感
看评论有人说作者也在豆瓣上，不知道这位作者看没看过书评，下面的评论都是我认认真真逼着自己看完这本烂书的真诚总结。 1. 目录写的很大，但没有一章内容是完整的有价值的。作者把之前网络上讨论的比较火热的深度学习，tensorflow 的热点内容拿出来摆在目录里了，什么人脸识别...
评分1、不知道这个是一本书呢？还是一个大学生的课后笔记？很多地方故弄玄虚，看了半天不知所云。 2、全书结构混乱，拷贝粘贴的东西太多。 3、然而没有代码用例供下载，付费的QQ群，也没见作者出现过。 作为一本入门指南，钱是小事，但是把人带歪了就不好了。 强烈建议不要购买此书...
评分看评论有人说作者也在豆瓣上，不知道这位作者看没看过书评，下面的评论都是我认认真真逼着自己看完这本烂书的真诚总结。 1. 目录写的很大，但没有一章内容是完整的有价值的。作者把之前网络上讨论的比较火热的深度学习，tensorflow 的热点内容拿出来摆在目录里了，什么人脸识别...
评分作为一个不久前入门深度学习和tensorflow的小白，表示这本书并不适合初学者，书中偏理论的知识较多，代码是大量的粘贴，并没有相应的解释，看着真的很吃力，逻辑也不是很好，我目前看到了第二篇的实战篇，略失望，不建议购买。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...
评分作为一个不久前入门深度学习和tensorflow的小白，表示这本书并不适合初学者，书中偏理论的知识较多，代码是大量的粘贴，并没有相应的解释，看着真的很吃力，逻辑也不是很好，我目前看到了第二篇的实战篇，略失望，不建议购买。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...
用户评价
这本书的排版和内容组织逻辑，体现了极高的专业水准。每一章的开头都有一个引人入胜的场景引入，将抽象的技术概念落地到具体的应用场景中，这极大地激发了我继续阅读的兴趣。与市面上许多堆砌代码片段的书籍不同，本书对关键代码块的注释极为详尽，每一个变量的声明、每一个参数的含义，都被解释得一清二楚，使得初学者也能沿着作者的思路平滑过渡。尤其值得称赞的是，书中为复杂的数据预处理管道设计了一套统一的模块化方法。作者建议将数据加载、清洗、增强等步骤封装成独立的Transformer类，这不仅符合现代软件工程的最佳实践，也使得模型训练代码本身变得异常干净和易于维护。我在实践中采纳了这种建议，发现调试效率确实得到了显著提升。这种对工程规范的强调，使得这本书不仅仅是关于算法和框架，更是一部关于如何构建健壮、可扩展的机器学习系统的教科书。读完后，我的代码库质量都有了一个质的飞跃。
评分这本书的实战部分，可以说是点睛之笔，它真正体现了“技术解析与实战”的承诺。很多技术书籍在理论讲解后，实战案例往往流于表面，无非是 MNIST 或 CIFAR-10 的“Hello World”级别展示。然而，这本书的案例选择明显更具挑战性和针对性。比如，它花了大量篇幅讲解了如何构建一个高性能的自定义损失函数，并将其应用于一个实际的医学影像分割任务中。作者不仅展示了代码实现，更重要的是，他对为什么选择这个损失函数、它如何缓解了特定问题（如类别不平衡）的痛点，进行了深入的哲学层面的探讨。这种“知其所以然”的讲解方式，极大地提升了读者的模型构建能力。此外，书中对于模型部署和性能优化的章节，也展现了作者深厚的工程背景。从TensorFlow Serving的配置到模型量化对推理速度的影响，这些都是在实际工业界工作时必须面对的难题，作者没有回避这些“脏活累活”，而是将其清晰地罗列出来，并提供了切实可行的解决方案。合上书本，我感觉自己手中握着的不仅仅是一本技术手册，更像是一份经过无数次试错和打磨的实战手册。
评分这本书给我的整体感受是“厚重而又不失灵动”。它并非那种让人望而却步的天书，尽管内容深入，但作者始终保持着一种鼓励探索的语调。在讲解卷积神经网络（CNN）的部分，作者不仅复现了经典的LeNet和ResNet结构，还引入了最新的注意力机制（如Squeeze-and-Excitation）的TensorFlow实现细节，这保证了内容的前沿性。更让我欣赏的是，书中穿插了许多“陷阱警告”和“常见误区”的小贴士，这些往往是作者在实际项目中踩过的坑。例如，在处理序列数据时，关于Padding和Masking的微妙区别，书中用了一个非常生动的例子解释了为什么不正确的Masking会导致梯度爆炸，这种实战经验的分享，比任何理论推导都来得更实在、更有效。可以说，这本书为我构建了一个坚实的理论基础和一套成熟的工程实践流程，它不再只是工具书，更像是一位全天候在线的资深顾问，随时准备在你遇到瓶颈时提供指导。
评分这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的标题字体，一下就能让人感受到它蕴含的科技感和专业性。我拿到手的时候，光是掂量一下重量，就知道这绝对不是那种浮于表面的入门读物。翻开目录，首先映入眼帘的是对深度学习基础概念的扎实梳理，从感知机到反向传播，每一个步骤都讲解得极为透彻，仿佛作者在手把手地教你搭积木，确保你理解了底层逻辑后才开始搭建复杂的结构。特别是关于优化器那一章，它不仅列举了Adam、RMSProp这些常用算法，更深入剖析了它们在不同数据集和模型结构下的性能差异和收敛特性，这种对细节的把控，对于希望从“会用”走向“精通”的工程师来说，无疑是宝贵的财富。阅读过程中，我经常需要停下来，对照着书中的图示和公式推导，对照自己的理解进行校验，这种沉浸式的学习体验，远胜于仅仅浏览一些线上的教程或博客。作者的行文风格严谨而不失温度，即便是面对复杂的数学推导，也能用清晰的文字进行引导，让人在啃硬骨头的同时，不至于感到枯燥乏味。它更像是一位经验丰富的老教授，耐心地为你揭开这个强大框架背后的神秘面纱。
评分我个人对这本书中对计算图和会话管理的那部分内容印象尤为深刻。在TensorFlow 1.x向2.x过渡的背景下，理解Eager Execution和Graph模式的内在机制至关重要。这本书没有简单地停留在介绍新特性上，而是花了整整一个章节，对比分析了两种执行模式的优劣，以及如何在现代的混合编程环境中巧妙地利用`tf.function`进行性能优化。作者通过精妙的抽象和例子，将原本有些晦涩的计算图优化过程可视化。比如，当讨论到内存管理和设备分配时，书中引用了几个非常巧妙的并行计算模型图，让读者一眼就能看出数据流动的瓶颈所在。这对于那些需要管理大规模分布式训练任务的读者来说，简直是福音。我过去总是被一些难以追踪的内存泄漏和通信延迟问题困扰，但阅读了这一章节后，我茅塞顿开，明白了如何在分布式策略中更合理地划分计算负载。这种深入到框架内核层面的剖析，体现了作者对整个生态系统的深刻理解，而非仅仅停留在API调用的层面。
评分断断续续花了一个多月看完，这是我至今看过的最烂的一本技术书，全书就是一个对tensorflow一知半解的小白，从网上复制粘贴拼接的一本粗制烂造的书，源码解析居然只贴代码文件目录结构，没有任何一点代码分析，让我真是大开眼界。实战部分全是github上下载的代码，运行一遍贴个结果，代码的逻辑、原理基本不写，让我怀疑李嘉璇同学是不是也没搞清楚这些算法。全书没有一点自己的见解和想法，也没有针对初学者的基础铺垫，想到哪贴到哪，我是看一会儿头就晕的不行，从网上查阅大量资料才勉强看完。另外，写推荐序的同学们也注意下影响，你们真的有看过这本书吗？这里面还有好几位是我认识且打过交道的，真是一言难尽
评分作者就在豆瓣上
评分居然能大言不惭的引用百度百科和维基百科，真是刷新了三观。
评分入门书籍，可以一看
评分够浅，够入门
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