具體描述
書名：深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰
版 次：1
頁 數：508
開 本：16開
印 次：1
包 裝：平裝
定價：99元
ISBN:9787111590057
本書針對TensorFlow 1.0以上版本編寫，采用“理論+實踐”的形式編寫，通過大量的實例（共96個），全麵而深入地講解“深度學習神經網絡原理”和“Tensorflow使用方法”兩方麵。書中的實例具有很強的實用，如對圖片分類、製作一個簡單的聊天機器人、進行圖像識彆等。書中的每章都配有一段教學視頻，視頻和圖書具有一樣的內容和結構，能幫助讀者快速而全麵地瞭解本章的內容。本書還免費提供瞭所有案例的源代碼及數據樣本，這些代碼和樣本不僅方便瞭讀者學習，而且也能為以後的工作提供便利。
全書共分為3篇：1篇“深度學習與TensorFlow基礎”，包括快速瞭解人工智能與TensorFlow、搭建開發環境、TensorFlow基本開發步驟、TensorFlow編程基礎、一個識彆圖中模糊的數字的案例；2篇“深度學習基礎——神經網絡”介紹瞭神經網絡的基礎模型，包括單個神經元、多層神經網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡、自編碼網絡；3篇“神經網絡進階”，是對基礎網絡模型的靈活運用與自由組閤，是對前麵知識的綜閤及拔高，包括深度神經網絡、對抗神經網絡。
本書結構清晰、案例豐富、通俗易懂、實用性強。特彆適閤TensorFlow深度學習的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，本書也適閤社會培訓學校作為培訓教材使用，還適閤大中專院校的相關專業作為教學參考書。
前言
1篇 深度學習與TensorFlow基礎
1章 快速瞭解人工智能與TensorFlow 2
1.1 什麼是深度學習 2
1.2 TensorFlow是做什麼的 3
1.3 TensorFlow的特點 4
1.4 其他深度學習框架特點及介紹 5
1.5 如何通過本書學好深度學習 6
1.5.1 深度學習怎麼學 6
1.5.2 如何學習本書 7
2章 搭建開發環境 8
2.1 下載及安裝Anaconda開發工具 8
2.2 在Windows平颱下載及安裝TensorFlow 11
2.3 GPU版本的安裝方法 12
2.3.1 安裝CUDA軟件包 12
2.3.2 安裝cuDNN庫 13
2.3.3 測試顯卡 14
2.4 熟悉Anaconda 3開發工具 15
2.4.1 快速瞭解Spyder 16
2.4.2 快速瞭解Jupyter Notebook 18
3章 TensorFlow基本開發步驟——以邏輯迴歸擬閤二維數據為例 19
3.1 實例1：從一組看似混亂的數據中找齣y≈2x的規律 19
3.1.1 準備數據 20
3.1.2 搭建模型 21
3.1.3 迭代訓練模型 23
3.1.4 使用模型 25
3.2 模型是如何訓練齣來的 25
3.2.1 模型裏的內容及意義 25
3.2.2 模型內部的數據流嚮 26
3.3 瞭解TensorFlow開發的基本步驟 27
3.3.1 定義輸入節點的方法 27
3.3.2 實例2：通過字典類型定義輸入節點 28
3.3.3 實例3：直接定義輸入節點 28
3.3.4 定義“學習參數”的變量 29
3.3.5 實例4：通過字典類型定義“學習參數” 29
3.3.6 定義“運算” 29
3.3.7 優化函數，優化目標 30
3.3.8 初始化所有變量 30
3.3.9 迭代更新參數到**解 31
3.3.10 測試模型 31
3.3.11 使用模型 31
4章 TensorFlow編程基礎 32
4.1 編程模型 32
4.1.1 瞭解模型的運行機製 33
4.1.2 實例5：編寫hello world程序演示session的使用 34
4.1.3 實例6：演示with session的使用 35
4.1.4 實例7：演示注入機製 35
4.1.5 建立session的其他方法 36
4.1.6 實例8：使用注入機製獲取節點 36
4.1.7 指定GPU運算 37
4.1.8 設置GPU使用資源 37
4.1.9 保存和載入模型的方法介紹 38
4.1.10 實例9：保存/載入綫性迴歸模型 38
4.1.11 實例10：分析模型內容，演示模型的其他保存方法 40
4.1.12 檢查點（Checkpoint） 41
4.1.13 實例11：為模型添加保存檢查點 41
4.1.14 實例12：更簡便地保存檢查點 44
4.1.15 模型操作常用函數總結 45
4.1.16 TensorBoard可視化介紹 45
4.1.17 實例13：綫性迴歸的TensorBoard可視化 46
4.2 TensorFlow基礎類型定義及操作函數介紹 48
4.2.1 張量及操作 49
4.2.2 算術運算函數 55
4.2.3 矩陣相關的運算 56
4.2.4 復數操作函數 58
4.2.5 規約計算 59
4.2.6 分割 60
4.2.7 序列比較與索引提取 61
4.2.8 錯誤類 62
4.3 共享變量 62
4.3.1 共享變量用途 62
4.3.2 使用get-variable獲取變量 63
4.3.3 實例14：演示get_variable和Variable的區彆 63
4.3.4 實例15：在特定的作用域下獲取變量 65
4.3.5 實例16：共享變量功能的實現 66
4.3.6 實例17：初始化共享變量的作用域 67
4.3.7 實例18：演示作用域與操作符的受限範圍 68
4.4 實例19：圖的基本操作 70
4.4.1 建立圖 70
4.4.2 獲取張量 71
4.4.3 獲取節點操作 72
4.4.4 獲取元素列錶 73
4.4.5 獲取對象 73
4.4.6 練習題 74
4.5 配置分布式TensorFlow 74
4.5.1 分布式TensorFlow的角色及原理 74
4.5.2 分布部署TensorFlow的具體方法 75
4.5.3 實例20：使用TensorFlow實現分布式部署訓練 75
4.6 動態圖（Eager） 81
4.7 數據集（tf.data） 82
5章 識彆圖中模糊的手寫數字（實例21） 83
5.1 導入圖片數據集 84
5.1.1 MNIST數據集介紹 84
5.1.2 下載並安裝MNIST數據集 85
用戶評價
從目錄上看這本書感覺是有史以來最為詳細的深度學習書籍。果斷的拍瞭一本。到手之後發現內容與目錄完全一緻。基本上每個知識點都有案例代碼。有些例子正好工作中能夠用到。是貨真價實的乾貨。一下子可以來源這麼多案例。感謝作者的胸懷與奉獻。
評分這是一本讀過深度學習這方麵書中乾貨最多，最實用的一本書瞭，值得大傢擁有！
評分此外書的裝幀和印刷質量均很好
評分幫朋友買的，好像還挺難買，專業性強
評分我是看到作者發布的惡意域名檢測文章找到這本書的，年前就開始關注瞭。終於等到瞭，這纔是真正能夠讓人學得懂的深度學習書籍。現在項目正需要這方麵的知識。深度學習的人纔又太貴。先買瞭一本給公司裏的人看看。反響很不錯。準備再買幾本，人手一本，開始公司內部的技術轉型之旅。^_^
評分正好要對這個領悟展開學習，這本適閤入門級彆的專業書正好做來參考，很有用的書。
評分剛收到書，大概翻瞭一下，各章節寫得很詳細，插入瞭很多案例，挺實用。
評分非常專業的書，贊一個,用於學習和工作參考價值很高,內容非常嚴謹豐富
評分這是一本讀過深度學習這方麵書中乾貨最多，最實用的一本書瞭，值得大傢擁有！
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