TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:顾思宇

出品人:博文视点

页数:364

译者:

出版时间:2018-2-1

价格:89

装帧:平装

isbn号码:9787121330667

丛书系列:博文视点AI系列

图书标签:

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第2版

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具体描述

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。

第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时，第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外，第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。

《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师，希望了解深度学习的大数据平台工程师，对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。

《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》图书简介本书是探索Google深度学习革命性框架TensorFlow的全面指南，专为希望深入理解并熟练运用这一强大工具进行人工智能开发的读者而设计。本书第二版在第一版的基础上进行了全面的更新和拓展，紧跟TensorFlow的最新发展，旨在为初学者和有经验的开发者提供一条清晰的学习路径，从基础概念到高级应用，全面掌握TensorFlow的强大能力。核心内容概述本书将带领您踏上深度学习的实践之旅，从构建您第一个TensorFlow模型开始，逐步深入到复杂的神经网络架构。您将学习如何利用TensorFlow来处理各种类型的数据，包括图像、文本和序列数据，并掌握构建和训练各种深度学习模型的关键技术。第一部分：TensorFlow基础与入门深度学习概览：在正式进入TensorFlow的世界之前，本书将为您提供一个清晰的深度学习概念框架，解释其基本原理、重要性以及在当今世界中的广泛应用。您将理解神经网络、反向传播、梯度下降等核心概念。 TensorFlow的安装与环境搭建：详细指导您如何高效地安装TensorFlow，无论是在本地开发环境还是在云平台上，确保您能够顺利地开始编码实践。 TensorFlow的核心概念：深入解析TensorFlow的基石——张量（Tensor）、计算图（Computation Graph）和操作（Operation）。您将理解数据在TensorFlow中的表示方式以及计算的执行流程。变量（Variables）与占位符（Placeholders）：学习如何声明和管理模型中的可训练参数（变量），以及如何将数据输入模型（占位符），这是构建神经网络模型的基础。实现简单的神经网络：通过实际代码示例，引导您构建并训练一个简单的全连接神经网络，用于解决诸如MNIST手写数字识别等经典问题。这将帮助您快速建立对TensorFlow编程模型的直观理解。 TensorBoard的可视化工具：学习如何使用TensorBoard来可视化您的计算图、训练过程中的指标（如损失和准确率）、模型参数分布等，这对于理解和调试模型至关重要。第二部分：构建与训练高级神经网络卷积神经网络（CNNs）：深入探讨卷积神经网络，这是在图像识别、计算机视觉领域取得巨大成功的模型。您将学习卷积层、池化层、激活函数等关键组件，并学会构建用于图像分类、目标检测等任务的CNN模型。循环神经网络（RNNs）与长短期记忆网络（LSTMs）：学习如何处理序列数据，例如文本、时间序列等。本书将详细介绍循环神经网络及其变体，如LSTM和GRU，它们在自然语言处理（NLP）、语音识别等领域发挥着核心作用。模型训练与优化：深入讲解模型训练过程中的关键技术，包括损失函数（Loss Functions）、优化器（Optimizers，如Adam、SGD等）的选择与使用。您将学习如何调整学习率、批量大小（Batch Size）等超参数以提高模型性能。正则化与防止过拟合：探讨防止模型过拟合的各种技术，如Dropout、L1/L2正则化、提前停止（Early Stopping）等，确保您的模型能够泛化到未见过的数据。模型评估与调优：学习如何全面评估模型的性能，并根据评估结果进行有效的调优。您将了解精度、召回率、F1分数等常用评估指标。第三部分：TensorFlow的高级特性与应用函数式API与模型构建：学习使用TensorFlow的函数式API，这提供了一种更灵活、模块化的方式来构建复杂的模型，特别适用于多输入、多输出或共享层的模型。自定义层（Custom Layers）与模型：掌握如何创建自己的神经网络层和模型，以实现特定的研究或应用需求，进一步拓展TensorFlow的应用范围。转移学习（Transfer Learning）：学习如何利用预训练模型进行迁移学习，这是一种高效地在有限数据上构建高性能模型的技术，广泛应用于各种计算机视觉和自然语言处理任务。数据预处理与增强（Data Preprocessing & Augmentation）：详细介绍数据预处理和增强的技术，包括图像变换、文本编码等，这些步骤对于提高模型性能至关重要。模型部署与生产化：介绍如何将训练好的TensorFlow模型部署到生产环境中，包括使用TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等工具，实现模型的实际应用。分布式训练（Distributed Training）：探讨如何利用多GPU或多台机器进行分布式训练，以加速大型模型的训练过程。 TensorFlow生态系统：简要介绍TensorFlow相关的其他项目和工具，如Keras（作为TensorFlow的高级API）、TensorFlow Hub等，帮助您更全面地了解TensorFlow的生态。本书特色实践导向：全书贯穿大量的代码示例和实际项目，让您在动手实践中学习和掌握TensorFlow。循序渐进：从基础概念出发，逐步深入到复杂的模型和技术，适合不同水平的读者。内容全面：覆盖TensorFlow从入门到高级应用的各个方面，是您学习TensorFlow的必备参考。更新及时：本版内容紧跟TensorFlow的最新版本，确保您学习到的是最前沿的技术。通俗易懂：语言简洁明了，力求用最易于理解的方式解释复杂的概念。本书旨在帮助您成为一名熟练的TensorFlow开发者，能够独立设计、实现和部署深度学习解决方案，为您的AI梦想注入强大的技术动力。无论您是想入门深度学习，还是希望提升TensorFlow的应用能力，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。

作者简介

郑泽宇，2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获卡内基梅隆大学计算机硕士学位，前谷歌高级工程师，现为才云科技(Caicloud.io)联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题，带领团队成功开发国内成熟的分布式TensorFlow深度学习平台，在机器学习、人工智能领域有着丰富的经验。

梁博文，谷歌工程师。2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获哥伦比亚大学计算机硕士学位，同年加入谷歌翻译组，参与并领导了多个项目，负责了3个语言的翻译模型的研发工作，在自然语言处理方面有丰富经验，在统计翻译模型、神经网络翻译模型、语料数据清洗等方面均有深入研究。

目录信息

第1章深度学习简介
1.1 人工智能、机器学习与深度学习
1.2 深度学习的发展历程
1.3 深度学习的应用
1.3.1 计算机视觉
1.3.2 语音识别
1.3.3 自然语言处理
1.3.4 人机博弈
1.4 深度学习工具介绍和对比
小结
第2章 TensorFlow环境搭建
2.1 TensorFlow的主要依赖包
2.1.1 Protocol Buffer
2.1.2 Bazel
2.2 TensorFlow安装
2.2.1 使用Docker安装
2.2.2 使用pip安装
2.2.3 从源代码编译安装
2.3 TensorFlow测试样例
小结
第3章 TensorFlow入门
3.1 TensorFlow计算模型——计算图
3.1.1 计算图的概念
3.1.2 计算图的使用
3.2 TensorFlow数据模型——张量
3.2.1 张量的概念
3.2.2 张量的使用
3.3 TensorFlow运行模型——会话
3.4 TensorFlow实现神经网络
3.4.1 TensorFlow游乐场及神经网络简介
3.4.2 前向传播算法简介
3.4.3 神经网络参数与TensorFlow变量
3.4.4 通过TensorFlow训练神经网络模型
3.4.5 完整神经网络样例程序
小结
第4章深层神经网络
4.1 深度学习与深层神经网络
4.1.1 线性模型的局限性
4.1.2 激活函数实现去线性化
4.1.3 多层网络解决异或运算
4.2 损失函数定义
4.2.1 经典损失函数
4.2.2 自定义损失函数
4.3 神经网络优化算法
4.4 神经网络进一步优化
4.4.1 学习率的设置
4.4.2 过拟合问题
4.4.3 滑动平均模型
小结
第5章 MNIST数字识别问题
5.1 MNIST数据处理
5.2 神经网络模型训练及不同模型结果对比
5.2.1 TensorFlow训练神经网络
5.2.2 使用验证数据集判断模型效果
5.2.3 不同模型效果比较
5.3 变量管理
5.4 TensorFlow模型持久化
5.4.1 持久化代码实现
5.4.2 持久化原理及数据格式
5.5 TensorFlow最佳实践样例程序
小结
第6章图像识别与卷积神经网络
6.1 图像识别问题简介及经典数据集
6.2 卷积神经网络简介
6.3 卷积神经网络常用结构
6.3.1 卷积层
6.3.2 池化层
6.4 经典卷积网络模型
6.4.1 LeNet-5模型
6.4.2 Inception-v3模型
6.5 卷积神经网络迁移学习
6.5.1 迁移学习介绍
6.5.2 TensorFlow实现迁移学习
小结
第7章图像数据处理
7.1 TFRecord输入数据格式
7.1.1 TFRecord格式介绍
7.1.2 TFRecord样例程序
7.2 图像数据处理
7.2.1 TensorFlow图像处理函数
7.2.2 图像预处理完整样例
7.3 多线程输入数据处理框架
7.3.1 队列与多线程
7.3.2 输入文件队列
7.3.3 组合训练数据（batching）
7.3.4 输入数据处理框架
7.4 数据集（Dataset）
7.4.1 数据集的基本使用方法
7.4.2 数据集的高层操作
小结
第8章循环神经网络
8.1 循环神经网络简介
8.2 长短时记忆网络（LSTM）结构
8.3 循环神经网络的变种
8.3.1 双向循环神经网络和深层循环神经网络
8.3.2 循环神经网络的dropout
8.4 循环神经网络样例应用
小结
第9章自然语言处理
9.1 语言模型的背景知识
9.1.1 语言模型简介
9.1.2 语言模型的评价方法
9.2 神经语言模型
9.2.1 PTB数据集的预处理
9.2.2 PTB数据的batching方法
9.2.3 基于循环神经网络的神经语言模型
9.3 神经网络机器翻译
9.3.1 机器翻译背景与Seq2Seq模型介绍
9.3.2 机器翻译文本数据的预处理
9.3.3 Seq2Seq模型的代码实现
9.3.4 注意力机制
小结
第10章 TensorFlow高层封装
10.1 TensorFlow高层封装总览
10.2 Keras介绍
10.2.1 Keras基本用法
10.2.2 Keras高级用法
10.3 Estimator介绍
10.3.1 Estimator基本用法
10.3.2 Estimator自定义模型
10.3.3 使用数据集（Dataset）作为Estimator输入
小结
第11章 TensorBoard可视化
11.1 TensorBoard简介
11.2 TensorFlow计算图可视化
11.2.1 命名空间与TensorBoard图上节点
11.2.2 节点信息
11.3 监控指标可视化
11.4 高维向量可视化
小结
第12章 TensorFlow计算加速
12.1 TensorFlow使用GPU
12.2 深度学习训练并行模式
12.3 多GPU并行
12.4 分布式TensorFlow
12.4.1 分布式TensorFlow原理
12.4.2 分布式TensorFlow模型训练
小结
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的一点，是它在案例选择上的独到之处。它没有选择那些过于陈旧或者只适用于特定场景的例子，而是选取了当前深度学习领域非常热门且具有代表性的应用。比如，在图像识别部分，它不仅仅是介绍CNN的基本用法，还会涉及一些迁移学习、模型微调等高级技巧，这些都是在实际项目中非常常用且高效的方法。对于自然语言处理（NLP）部分，它也覆盖了诸如RNN、LSTM，甚至到Transformer等模型，并且会结合一些文本分类、序列生成等实际任务进行演示。这些案例的选取，不仅能让读者在学习过程中保持新鲜感和兴趣，更重要的是，它们能够帮助读者建立起一种“学以致用”的思维模式。看完一个章节，我不会觉得只是学到了一些零散的API，而是能够看到一个完整的应用流程，并且知道如何将这些知识运用到自己的项目中去。书中的代码示例也写得非常规范，易于理解和修改，这对我进行二次开发提供了很大的便利。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计，第一眼就让人感觉很“专业”。封面那种硬壳纸质，触感温润，不易沾染指纹，这对于经常在咖啡馆或者通勤路上翻阅的读者来说，无疑是个加分项。封面的配色也很有讲究，深邃的蓝色搭配沉稳的灰色，中央的TensorFlow Logo在光线下泛着金属质感，给人一种可靠、值得信赖的视觉感受。翻开书页，纸张的厚度和挺度都很合适，不会出现那种软塌塌的纸张，印刷的字体清晰锐利，排版紧凑而不失疏朗，每一页的留白恰到好处，让眼睛在阅读复杂的技术内容时，也能得到片刻的休息。书脊的装订也非常牢固，我试着将书本完全展开，书脊也没有出现松动或断裂的迹象，这表明出版社在印刷和装订工艺上是下足了功夫的。即使是放在书架上，一本本摆放整齐，也能营造出一种知识的厚重感和学习的仪式感，让人在看到它的时候，就充满了学习的动力。而且，这本书的尺寸也比较适中，既不会显得过于庞大难以携带，也不会因为太小而牺牲阅读的舒适度。整体而言，从书籍的物理形态上，就能感受到这是一本用心制作、值得珍藏的技术书籍。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书最能体现其“实战”精髓的，在于它对一些工程化和部署方面的考量。很多深度学习的书籍，往往停留在模型训练和评估阶段，但真正的项目落地，还需要考虑很多实际问题，比如模型优化、部署到不同平台（如移动端、服务器）、性能监控等等。这本书在这一点上做得非常出色，它会提及一些关于模型压缩、量化、推理引擎（如TensorRT）的使用，以及如何在TensorFlow Serving中部署模型等内容。虽然这些内容的深度可能不如专门讲解部署的书籍，但对于一本以框架为核心的书籍来说，能够包含这些重要的工程化议题，已经是非常难得了。这让我意识到，学习TensorFlow不仅仅是学习怎么写代码训练模型，更重要的是理解如何将模型高效、稳定地投入到实际生产环境中。这无疑为我未来从事深度学习工程师的职业打下了更坚实的基础，让我看到了更广阔的发展空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书在解读TensorFlow底层机制方面，也给我留下了深刻的印象。虽然我并非是TensorFlow的开发者，但理解框架的内部工作原理，对于深入优化模型、排查疑点bug至关重要。书中对于TensorFlow的计算图、会话（Session）、变量（Variable）生命周期等概念的讲解，都相当细致。它会通过图示和代码分析相结合的方式，让你明白数据是如何在计算图中流动，梯度是如何计算和更新的。对于一些初学者可能难以理解的“懒加载”机制，或者为什么在某些情况下需要显式地管理Session，书里都给出了清晰的解释。这种深入的讲解，让我不再是仅仅停留在“调用API”的层面，而是能够更深入地理解TensorFlow的运行机制，从而在遇到一些性能瓶颈或者奇怪的行为时，能够有更强的洞察力去分析和解决。这种对底层机制的透彻剖析，是很多入门级教程所缺乏的，也正是这本书价值所在。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在内容组织上呈现出的那种循序渐进、由浅入深的教学思路。初学者可能会担心深度学习的门槛很高，尤其是面对像TensorFlow这样强大的框架，但这本书恰恰考虑到了这一点。它并非一开始就抛出大量复杂的API和概念，而是从最基础的原理入手，比如神经网络的基本结构、反向传播的数学原理，然后逐步引入TensorFlow的核心概念，例如张量（Tensor）、计算图（Graph）以及不同类型的层（Layer）。更重要的是，它并没有仅仅停留在理论层面，而是紧接着就给出了相应的代码示例，这些示例往往非常精炼，能够直观地展示所讲概念的应用。而且，书中还会引导读者去理解“为什么”要这样做，而不是仅仅“怎么”做。比如，在介绍某个优化器时，会稍微提及它在解决什么样的问题时表现更优。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地降低了学习曲线，让我在消化每一个新知识点时，都感到游刃有余，而不是一头雾水。这种设计，无疑对那些想要系统学习深度学习，并希望扎实掌握TensorFlow的读者来说，是极其友好的。

评分☆☆☆☆☆

讲的不深入，粗略看一遍即可

评分☆☆☆☆☆

对于序列模型还处于晕的状态……

评分☆☆☆☆☆

凑合吧本身有理论基础看这本书比较简单啊也就想用这书快速tensorflow敲一遍熟练一下而已而且太贵定价特么39还差不多

评分☆☆☆☆☆

深度学习 tensorflow 领域只看过这一本书，但是这本书可谓良心之作，值得推荐。但是NLP相关章节写的有些粗略。 2018年 4月 20 日至 5月31日。41天。

评分☆☆☆☆☆

少见的用汉语写的tensorflow好书，良心之作，很多细节都点出来了，而不是造名词式的八股