具体描述
《深度学习：Keras快速开发入门》首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架，对比了不同深度学习框架的优缺点，以Keras这一具有高度模块化，极简式的高层深度学习框架为切入点，从Keras的安装、配置和编译等基本环境入手，详细介绍了Keras的模型、网络结构、数据预处理方法、参数配置以及调试技巧和可视化工具。帮助读者快速掌握一款深度学习框架，从而解决工作和学习当中神经网络模型的使用问题。同时，《深度学习：Keras快速开发入门》还介绍了如何用Keras快速构建深度学习原型并着手实战。最后通过Kaggle的知识竞赛实例向读者展示Keras作为深度学习开发工具的强大之处，从而帮助读者迅速获得深度学习开发经验。
《深度学习：Keras快速开发入门》是一本实践性很强的深度学习工具书，适合希望快速学习和使用Keras深度学习框架的工程师、学者和从业者。特别适合立志从事深度学习和AI相关的行业，并且对于希望用Keras开发实际项目的工程技术人员，是非常实用的参考手册和工具书。
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目录信息
1.1 Keras简介 1
1.1.1 Keras 2 1
1.1.2 Keras功能构成 4
1.2 Keras特点 6
1.3 主要深度学习框架 8
1.3.1 Caffe 8
1.3.2 Torch 10
1.3.3 Keras 12
1.3.4 MXNet 12
1.3.5 TensorFlow 13
1.3.5 CNTK 14
1.3.6 Theano 14
第2章 Keras的安装与配置 16
2.1 Windows环境下安装Keras 16
2.1.1 硬件配置 16
2.1.2 Windows版本 18
2.1.3 Microsoft Visual Studio版本 18
2.1.4 Python环境 18
2.1.5 CUDA 18
2.1.6 加速库CuDNN 19
2.1.7 Keras框架的安装 19
2.2 Linux环境下的安装 20
2.2.1 硬件配置 20
2.2.2 Linux版本 21
2.2.3 Ubuntu环境的设置 22
2.2.4 CUDA开发环境 22
2.2.5 加速库cuDNN 23
2.2.6 Keras框架安装 24
第3章 Keras快速上手 25
3.1 基本概念 25
3.2 初识Sequential模型 29
3.3 一个MNIST手写数字实例 30
3.3.1 MNIST数据准备 30
3.3.2 建立模型 31
3.3.3 训练模型 32
第4章 Keras模型的定义 36
4.1 Keras模型 36
4.2 Sequential模型 38
4.2.1 Sequential模型接口 38
4.2.2 Sequential模型的数据输入 48
4.2.3 模型编译 49
4.2.4 模型训练 50
4.3 函数式模型 51
4.3.1 全连接网络 52
4.3.2 函数模型接口 53
4.3.3 多输入和多输出模型 63
4.3.4 共享层模型 67
第5章 Keras网络结构 71
5.1 Keras层对象方法 71
5.2 常用层 72
5.2.1 Dense层 72
5.2.2 Activation层 74
5.2.3 Dropout层 75
5.2.4 Flatten层 75
5.2.5 Reshape层 76
5.2.6 Permute层 77
5.2.7 RepeatVector层 78
5.2.8 Lambda层 79
5.2.9 ActivityRegularizer层 80
5.2.10 Masking层 81
5.3 卷积层 82
5.3.1 Conv1D层 82
5.3.2 Conv2D层 84
5.3.3 SeparableConv2D层 87
5.3.4 Conv2DTranspose层 91
5.3.5 Conv3D层 94
5.3.6 Cropping1D层 97
5.3.6 Cropping2D层 97
5.3.7 Cropping3D层 98
5.3.8 UpSampling1D层 99
5.3.9 UpSampling2D层 100
5.3.10 UpSampling3D层 101
5.3.11 ZeroPadding1D层 102
5.3.12 ZeroPadding2D层 103
5.3.13 ZeroPadding3D层 104
5.4 池化层 105
5.4.1 MaxPooling1D层 105
5.4.2 MaxPooling2D层 106
5.4.3 MaxPooling3D层 108
5.4.4 AveragePooling1D层 109
5.4.5 AveragePooling2D层 110
5.4.6 AveragePooling3D层 111
5.4.7 GlobalMaxPooling1D层 112
5.4.8 GlobalAveragePooling1D层 113
5.4.9 GlobalMaxPooling2D层 113
5.4.10 GlobalAveragePooling2D层 114
5.5 局部连接层 115
5.5.1 LocallyConnected1D层 115
5.5.2 LocallyConnected2D层 117
5.6 循环层 120
5.6.1 Recurrent层 120
5.6.2 SimpleRNN层 124
5.6.3 GRU层 126
5.6.4 LSTM层 127
5.7 嵌入层 129
5.8 融合层 131
5.9 激活层 134
5.9.1 LeakyReLU层 134
5.9.2 PReLU层 134
5.9.3 ELU层 135
5.9.4 ThresholdedReLU层 136
5.10 规范层 137
5.11 噪声层 139
5.11.1 GaussianNoise层 139
5.11.2 GaussianDropout层 139
5.12 包装器Wrapper 140
5.12.1 TimeDistributed层 140
5.12.2 Bidirectional层 141
5.13 自定义层 142
第6章 Keras数据预处理 144
6.1 序列数据预处理 145
6.1.1 序列数据填充 145
6.1.2 提取序列跳字样本 148
6.1.3 生成序列抽样概率表 151
6.2 文本预处理 153
6.2.1 分割句子获得单词序列 153
6.2.2 OneHot序列编码器 154
6.2.3 单词向量化 155
6.3 图像预处理 159
第7章 Keras内置网络配置 167
7.1 模型性能评估模块 168
7.1.1 Keras内置性能评估方法 168
7.1.2 使用Keras内置性能评估 170
7.1.3 自定义性能评估函数 171
7.2 损失函数 171
7.3 优化器函数 174
7.3.1 Keras优化器使用 174
7.3.2 Keras内置优化器 176
7.4 激活函数 180
7.4.1 添加激活函数方法 180
7.4.2 Keras内置激活函数 181
7.4.3 Keras高级激活函数 185
7.5 初始化参数 189
7.5.1 使用初始化方法 189
7.5.2 Keras内置初始化方法 190
7.5.3 自定义Keras初始化方法 196
7.6 正则项 196
7.6.1 使用正则项 197
7.6.2 Keras内置正则项 198
7.6.3 自定义Keras正则项 198
7.7 参数约束项 199
7.7.1 使用参数约束项 199
7.7.2 Keras内置参数约束项 200
第8章 Keras实用技巧和可视化 202
8.1 Keras调试与排错 202
8.1.1 Keras Callback回调函数与调试技巧 202
8.1.2 备份和还原Keras模型 215
8.2 Keras内置Scikit-Learn接口包装器 217
8.3 Keras内置可视化工具 224
第9章 Keras实战 227
9.1 训练一个准确率高于90%的Cifar-10预测模型 227
9.1.1 数据预处理 232
9.1.2 训练 233
9.2 在Keras模型中使用预训练词向量判定文本类别 239
9.2.1 数据下载和实验方法 240
9.2.2 数据预处理 241
9.2.3 训练 245
9.3 用Keras实现DCGAN生成对抗网络还原MNIST样本 247
9.3.1 DCGAN网络拓扑结构 250
9.3.2 训练 254
· · · · · · (收起)
读后感
这本书抄袭了Keras 中文文档，请大家不要上当。 http://keras.io/zh --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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用户评价
这本书的排版设计和文字的精炼程度给我留下了极其深刻的印象。市面上很多技术书籍为了凑字数或显得内容丰富，常常冗余拖沓，读起来非常累。但这本却完全相反，每一个句子似乎都经过了反复斟酌，力求用最少的文字传达最精准的信息。特别是涉及到数学公式和算法描述时，它总是能找到那个最简洁、最优雅的表达方式，避免了不必要的枝蔓。我注意到，作者在介绍新概念时，总会先给出一个高度概括的**“一句话总结”**，然后才展开详细论述。这种“先见森林，后看树木”的叙事节奏，让我能够迅速掌握该知识点在整个学习路线图中的战略地位。另外，纸张的质量和字体选择也令人称赞，长时间阅读下来眼睛的疲劳感明显低于其他书籍，这对于需要长时间沉浸式学习的读者来说，是一个不可忽视的加分项。
从一个完全零基础的门外汉的角度来看，这本书的结构安排简直是艺术品。它非常巧妙地平衡了理论的深度和实践的广度。初期内容由浅入深，确保读者能够稳固地建立起深度学习的基本框架，比如对神经网络层级结构的细致拆解，读起来毫不费力。然而，当进入到中后期，它并没有停留在“玩具项目”的层面，而是迅速过渡到了需要一定计算资源和复杂逻辑才能完成的实际应用案例。我特别欣赏作者处理复杂概念时所采用的**“模块化”**思维。他不会一次性把所有的细节都抛给你，而是先把核心概念讲清楚，然后留出后续章节来逐步添加更精细的打磨步骤，比如正则化、Dropout、批归一化等等。这种层层递进的编写逻辑，极大地减轻了初学者的认知负担，让人在学习过程中始终保持一种“我可以掌控全局”的信心，而不是一上来就被海量的术语淹没。
我最喜欢这本书的一点是它对“为什么”的深度挖掘，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。很多教程会告诉你“你需要这样设置参数”，但很少有书会深入解释为什么使用这个参数比另一个参数在特定场景下表现更优。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅是提供了一套可执行的Keras代码模板，更是深入剖析了底层框架设计者做出这些选择的逻辑考量。例如，在讲解自定义损失函数时，作者不仅展示了如何编写代码，还详细分析了不同损失函数背后的概率统计学意义，以及它们如何影响模型的优化方向。这种**“授人以渔”**的教学理念，极大地培养了我独立解决问题的能力。读完这本书，我感觉自己不再是一个只会复制粘贴代码的“脚本小子”，而是真正开始理解深度学习的底层驱动力，这对于我未来探索更前沿或非标准化的应用场景，打下了极其坚实的基础。
这本书的插图和代码示例简直是良心制作，看得出来作者在排版和细节上花了不少心思。我个人是那种需要“眼见为实”才能真正理解概念的人，而这本书在这方面做得非常到位。比如，在讲解卷积层的工作原理时，它不是简单地罗列公式，而是通过清晰的图示一步步分解了特征图是如何被提取和变换的。那种**“豁然开朗”**的感觉，对于初学者来说是无价的。我记得有一次在搭建一个复杂的RNN模型时，对某个特定参数的含义有些模糊，翻到相关章节，作者用一种非常形象的比喻解释了它的作用，瞬间就明白了它在整个网络架构中的位置和意义。而且，书中的每一个代码块都经过了精心设计，它们不仅能运行，而且结构清晰，注释到位，极大地减少了我调试模型时可能遇到的挫折感。特别是它对一些高级特性的讲解，比如迁移学习和模型调优，都采用了循序渐进的方式，让人感觉每掌握一个新技能都是一个扎实的进步，而不是那种囫囵吞枣的感觉。这种注重实践和视觉辅助的学习体验，让原本枯燥的理论学习过程变得生动有趣起来，极大地提高了我的学习效率和坚持下去的动力。
这本书的叙述方式非常独特，它没有那种高高在上、不食人间烟火的学术腔调，反而更像是一位经验丰富的工程师在跟你**“手把手”**传授独门秘籍。作者在介绍每一个新模块或新算法时，总会穿插一些他在实际项目中遇到的陷阱和解决方案，这部分内容简直是教科书里学不到的“内幕消息”。比如，书中专门用了一段篇幅来讨论不同优化器在处理稀疏数据时的细微差别，并给出了一份详尽的性能对比表格。这种基于实战的洞察力，让这本书的价值瞬间提升了一个档次。我过去读过一些偏理论的书籍，读完后感觉自己好像懂得了很多数学原理，但真要上手写项目时却束手无策，而这本书则完美地弥补了这一空白。它让我明白了，在实际部署模型时，除了模型结构本身，诸如数据预处理的效率、硬件资源的限制等“工程问题”同样至关重要，而作者在这方面给予的建议，非常具有操作性，可以直接应用到我的工作中去。
几乎原封不动地抄袭别人免费翻译的官方文档，作者能药店碧莲？
直接拿别人的翻译的文档来出书，这种作者也是醉了，直接拉黑！
LOW爆了 抄袭opensource文档 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28105640
中国著书界、工业界都被这俩人给毁了，原封不动抄袭别人。原著者发邮投诉，这俩人居然大言不惭，死皮赖脸。详情请看知乎讨论。
读的时候就发现行间距和字体都过大，像在凑字数，读起来怪怪的似曾相识，读到第五章发现完全抄袭中文文档！！！天呐还出书！！！很气愤很悲哀了唉，可以不要为了利益直接拿来别人的辛苦工作么！！machinelearningmastery上很多详细的教程，有问题可以直接email作者，回复很快态度很谦虚还很耐心讨论！！！
