面向机器智能的TensorFlow实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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[美] 山姆·亚伯拉罕（Sam Abrahams），丹尼亚尔·哈夫纳（Danijar Hafner），埃里克·厄威特，阿里尔·斯卡尔皮内里 著，段菲，陈澎 译

图书标签:

• TensorFlow
• 机器学习
• 深度学习
• Python
• 人工智能
• 神经网络
• 实践
• 模型构建
• 数据科学
• 计算机视觉

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111563891

版次：1

商品编码：12176592

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能系统与技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

页数：212

编辑推荐

　　TensorFlow入门权*指南
　　谷歌研发一线工程师参与撰写，生动讲解TensorFlow底层原理

内容简介

　　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

译者序
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

前言/序言

　　The Translator's Words
　　译　者　序
　　我们正处在一个激动人心的时代，深度学习作为近年来最具突破性的技术之一，极大地推动了人工智能领域的研究进程，并迅速渗透各行各业，同时带动了一大批如家庭服务机器人、自动驾驶这样的新兴产业。不夸张地说，深度学习技术正在深刻地影响着人们的工作、生活和思维方式。
　　为了帮助人们更高效地从事深度学习研究和应用，并积极分享其研究成果，优秀的开源深度学习框架如雨后春笋般不断涌现。作为深度学习领域巨擘之一的Google也在2015年11月将自己的第二代分布式机器学习系统TensorFlow开源。虽然发布时间较晚，但凭借Google在业内广泛而巨大的影响力以及顶尖的人工智能研究水平，其代码的简洁性、部署的便利性，以及在学术研究和产品研发两端取得的良好平衡，在极短的时间内便从众多优秀的深度学习框架中脱颖而出，获得了广大开发者的强烈关注。自公开发布以来，TensorFlow始终保持着兼收并蓄的态势，不断地从其他优秀开源框架中汲取优秀特性，在广大研究和开发人员的强力推动下，不断快速迭代并大幅提升代码的效率，平均每周的代码更新量都超过了万行，所形成的社区开创了空前的活跃度。完全可以预见，TensorFlow将长期位列一流开源框架的行列。
　　虽然TensorFlow的优点数不胜数，但其“不足”也较为突出，那就是其接口过于复杂，对初学者的编程技能和知识水平要求偏高，学习曲线过陡。本书的问世在一定程度上缓解了这个矛盾。本书的几位作者都来自Google的研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解了TensorFlow的底层原理，并从实战角度介绍了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。难能可贵的是，他们还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。总之，本书非常适合TensorFlow的入门学习。
　　需要说明的是，这并不是一本机器学习理论或深度学习的入门读物，阅读本书需要读者对经典机器学习理论和算法、深度卷积网络、循环神经网络的基本原理有初步的了解，并对Python编程和常用的Python库（如NumPy和matplotlib）较为熟悉。另外，本书的代码是基于TensorFlow 0.8版的，译者对0.9版所做的接口变动以“译者注”的形式做了部分说明，并对原书中的一些错误进行了订正。尽管TensorFlow 1.0版已经正式发布，接口升级相比以往任何一版都要更多，但笔者认为读者朋友大可不必过于担忧。只要清楚地掌握了TensorFlow的基本原理和Python编程，并勤于借助互联网，相信接口问题都可迎刃而解。同时，为方便广大读者的学习，原书作者和译者也会抽时间对本书中的实例代码按照TensorFlow最新版本进行升级，请大家关注原出版社和机械工业出版社相关主题的后续图书。
　　感谢机械工业出版社张梦玲编辑在本书翻译过程中给予的诸多帮助，也感谢家人对我无微不至的关心。
　　深入理解深度学习，从了解优秀的开源框架开始，愿读者朋友们的TensorFlow学习之旅一帆风顺！
　　段菲
　　2017年3月3日
　　PREFACE
　　前　言
　　欢迎
　　自2015年11月TensorFlow第一个开源版本发布以来，它便迅速跻身于最激动人心的机器学习库的行列，并在科研、产品和教育等领域正在得到日益广泛的应用。这个库也在不断地得到改进、充实和优化。与此同时，TensorFlow社区正以惊人的速度发展壮大。无论你是新手还是有经验的用户，笔者都希望通过本书帮助你提升使用TensorFlow的能力，使你自如地充分利用这个功能强大的开源库。
　　本书的内容编排
　　第一部分：开启TensorFlow之旅
　　本书第一部分将帮助读者做好使用TensorFlow的准备。第1章为引言，对TensorFlow的历史脉络进行了简要的梳理，并对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进行了讨论。
　　引言之后的第2章将介绍安装TensorFlow时应当考虑的因素，并给出了详细的TensorFlow安装指南，即如何从二进制安装包安装和从源码构建TensorFlow。
　　第二部分：TensorFlow与机器学习基础
　　从第3章开始，进入本书第二部分。在TensorFlow安装完毕后，第3章将深入介绍TensorFlow API的基础知识，而不会涉及过多的机器学习概念。这样做是为了将“学习TensorFlow”和“学习如何利用TensorFlow从事机器学习相关工作”区分开来。第3章将对TensorFlow API中许多重要的部分进行深入剖析。此外，还将演示如何用可视化的数据流图表示模型，并将其转化为TensorFlow代码，以及如何利用TensorBoard验证数据流图是否被正确建模。
　　介绍完TensorFlow API的核心概念之后，便进入第4章。这一章将利用TensorFlow实现一些简单的机器学习模型，如线性回归、对数几率回归（logistic regression）和聚类模型。
　　第三部分：用TensorFlow实现更高级的深度模型
　　第三部分由两章构成，每章都只关注一种更为复杂的深度学习模型。每章首先对模型进行描述，然后介绍如何用可视化的数据流图表示所要创建的模型。这两章还将讨论为什么要以特定方式构建这些模型，并对所涉及的数学难点进行讲解，之后再介绍如何利用TensorFlow有效地构建这些模型。
　　所要研究的第一个模型是卷积神经网络（CNN），对应于第5章。该章会介绍如何使用图像数据训练TensorFlow模型，并对卷积的数学原理和使用目的展开讨论，同时还将介绍如何将图像裸数据转化为一种与TensorFlow兼容的格式，以及如何对最终的输出进行测试。
　　第6章将探讨如何使用TensorFlow正确地构建循环神经网络（RNN）模型。通过各种自然语言处理（NLP）任务，读者将了解如何利用长短时记忆网络（LSTM）以及如何将预训练的词向量包含到模型中。
　　第四部分：其他提示、技术与特性
　　本书最后一部分将探讨TensorFlow API中最新推出的特性，内容包括如何准备用于部署的模型、一些有用的编程模式，以及其他精选主题。
　　其他机器学习库
　　TensorFlow并非唯一可用的开源机器学习库。下面列出一份可用于深度学习的简短开源库清单：
　　Caffe专注于卷积神经网络和图像处理，使用C++语言编写。
　　Chainer是另一个灵活的机器学习Python库，支持单机多GPU运算。
　　CNTK是微软公司发布的首个开源机器学习库，它拥有自己的模型定义语言，支持声明式的分布式模型构建。
　　Deeplearning4j是一个专门针对神经网络的Java库，它易于与Spark、Hadoop和其他基于Java的分布式软件集成，具有良好的可伸缩性。
　　Nervana Neon是一个高效的Python机器学习库，支持单机多GPU运算。
　　Theano是一个极为灵活的Python机器学习库，因其出众的用户友好性以及可以用异常简单的方式定义复杂模型等特点，在科研领域深受欢迎。TensorFlow的API与Theano API最为相似。
　　Torch是一个专注于GPU实现的机器学习库，它是用Lua语言编写的，并由来自若干家大公司的研究团队提供支持。
　　限于篇幅，本书不打算对上述这些库的优缺点展开深入讨论，但如果有时间，非常值得深入展开。TensorFlow的作者在进行框架设计时，便是从当中的几个库汲取了灵感。
　　先修知识
　　虽然本书主要关注TensorFlow API，但笔者希望读者已经熟悉大量数学和编程概念，包括：
　　微积分（一元和多元）
　　矩阵代数（尤其是矩阵乘法）
　　基本的编程原理
　　机器学习的基本概念
　　此外，读者若能够掌握下列知识，则将从本书中获得更大的收获：
　　拥有Python编程及模块组织的经验
　　拥有NumPy库的使用经验
　　拥有matplotlib库的使用经验
　　掌握机器学习中更高级的概念，尤其是前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络
　　在适宜的时候，笔者会通过一些提示信息帮助读者重新熟悉那些为充分理解相关数学和Python概念所必需的概念。
　　预期的收获
　　通过阅读本书，读者将掌握以下内容：
　　TensorFlow的核心API
　　TensorFlow的工作流：数据流图的定义和数据流图的执行
　　如何在各种设备上安装TensorFlow
　　组织代码和项目的最佳实践
　　如何用TensorFlow创建核心机器学习模型
　　如何用TensorFlow实现RNN和CNN
　　如何用TensorFlow Serving部署代码
　　利用TensorBoard分析模型的基础知识
　　在学习完本书之后，如果读者想对TensorFlow获得更多了解，可参考下列资源：
　　TensorFlow官网　其中包含最新的文档、API和入门材料。
　　TensorFlow Github代码库　在此，可对TensorFlow的开源实现做出贡献，并直接对源代码进行审查。
　　官方发布的用TensorFlow实现的机器学习模型　可原封不动地使用这些模型，也可稍加调整以适合自己的设计目的。
　　谷歌研究院的博客（Google Research Blog）　提供了来自谷歌的有关TensorFlow的应用和更新的最新消息。
　　Kaggle　获取公开数据集并与其他从事数据分析工作的人开展竞赛的绝佳网站。
　　Data.gov　美国政府的门户网站，从中可找到全美国的公开数据集。
　　至此，“动员演讲”已经结束，现在让我们开启本书的学习之旅吧！

面向机器智能的TensorFlow实践：深入探索人工智能的基石 在飞速发展的数字时代，机器智能（Machine Intelligence）已不再是科幻小说中的情节，而是深刻改变我们生活、工作乃至思考方式的强大驱动力。从智能推荐、自动驾驶到医疗诊断、科学发现，机器智能的应用场景正以前所未有的广度和深度渗透到社会各个角落。而要驾驭这股浪潮，理解并掌握其核心技术工具至关重要。本书，《面向机器智能的TensorFlow实践》，正是为了帮助读者构建起坚实的理论基础和丰富的实践经验而生，旨在成为您探索机器智能世界的得力助手。 我们身处一个数据爆炸的时代，海量信息如同奔腾的洪流。如何从这些数据中提炼有价值的知识，让机器能够“学习”并“理解”世界，是机器智能的核心课题。本书将聚焦于这一关键技术——深度学习（Deep Learning），它作为当前机器智能领域最耀眼的明星，通过模拟人脑神经网络的结构和学习机制，在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了突破性进展。而TensorFlow，作为由Google开源的领先深度学习框架，凭借其强大的灵活性、高效的计算能力以及广泛的社区支持，已成为构建和部署各种机器智能模型的首选工具。 本书并非一本浅尝辄止的入门指南，而是致力于提供一个深度、全面且注重实战的学习路径。我们将从TensorFlow的基础概念出发，逐步深入到其核心组件、工作原理以及高级特性，确保读者能够扎实掌握这一强大的框架。 第一部分：TensorFlow基础与核心概念 在机器学习的世界里，数据是燃料，算法是引擎，而TensorFlow则是一个高效、可扩展的平台，它允许我们将这些元素有机地结合起来，构建出能够解决复杂问题的智能系统。本部分将为您打下坚实的TensorFlow基础。 搭建TensorFlow开发环境： 我们将指导您完成TensorFlow的安装配置，涵盖CPU和GPU版本，确保您能够在一个高效、优化的环境中进行开发。 张量的理解与操作： 在TensorFlow中，一切皆张量（Tensor）。本书将深入剖析张量的概念，包括其维度、形状、数据类型，以及各种常用的张量创建、变换和运算操作，这是理解TensorFlow一切的基础。 计算图与会话： TensorFlow采用计算图（Computational Graph）来表示计算过程，并使用会话（Session）来执行这些图。我们将详细解释计算图的构建过程，以及如何通过会话来运行和管理计算，理解这一点是掌握TensorFlow动态执行和静态图优化的关键。 自动求导机制： 机器学习模型的训练离不开梯度下降等优化算法，而自动求导（Automatic Differentiation）是计算梯度的核心。我们将深入解析TensorFlow的自动求导机制，理解其如何高效地计算复杂函数的梯度，为模型训练提供动力。 变量与占位符： 如何在TensorFlow中管理模型参数和输入数据？本书将详细介绍变量（Variable）和占位符（Placeholder）的概念及其用法，以及它们在模型训练中的作用。 第二部分：深度学习模型构建与实践 在掌握了TensorFlow的基础之后，我们将正式踏入深度学习模型构建的实践之旅。这一部分将涵盖各种经典的深度学习模型，并结合实际应用场景进行深入讲解。 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）： 作为深度学习的基石，我们将从最简单的全连接前馈神经网络开始，讲解其结构、激活函数、损失函数以及优化器。您将学会如何使用TensorFlow构建、训练和评估一个基础的神经网络模型，例如用于图像分类或回归任务。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 图像识别是深度学习最成功的应用领域之一。本书将深入讲解CNN的原理，包括卷积层、池化层、全连接层等关键组件，以及它们如何有效地提取图像特征。我们将通过实际案例，如MNIST手写数字识别、CIFAR-10图像分类等，指导您如何利用TensorFlow构建高性能的CNN模型。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 对于序列数据，如文本、时间序列等，RNNs是处理它们的强大工具。我们将详细阐述RNNs的结构、及其变种如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），解释它们如何解决梯度消失/爆炸问题，并应用于文本生成、机器翻译、语音识别等任务。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）： GANs是近年来备受瞩目的生成模型，能够创造出逼真的图像、音频等数据。本书将深入剖析GANs的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的协同工作原理，并提供基于TensorFlow的GANs模型实现，让您亲手体验数据生成的乐趣。 注意力机制（Attention Mechanism）与Transformer模型： 作为自然语言处理领域的革命性进展，注意力机制和Transformer模型彻底改变了序列建模的方式。我们将深入探讨注意力机制的原理，并详细介绍Transformer模型的架构，包括自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention），展示其在机器翻译、文本摘要等任务上的卓越表现。 第三部分：模型训练、评估与部署 构建模型只是第一步，如何有效地训练、评估模型，并将其部署到实际应用中，同样是至关重要的环节。本部分将带您深入实践这些关键步骤。 数据预处理与增强： 高质量的数据是模型成功的基石。我们将讲解各种常用的数据预处理技术，如归一化、编码、填充等，以及数据增强（Data Augmentation）的策略，以提升模型的泛化能力。 优化器与学习率调度： 选择合适的优化器和学习率策略是加速模型收敛和提高模型性能的关键。我们将介绍多种主流优化器（如SGD, Adam, RMSprop）的原理和应用，并探讨学习率衰减、周期性学习率等高级策略。 模型评估指标与过拟合/欠拟合处理： 如何客观地评估模型的性能？本书将介绍常用的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，并深入讲解过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的原因及相应的正则化技术（如Dropout, L1/L2正则化）和早停法。 迁移学习与微调（Fine-tuning）： 在许多场景下，从头开始训练模型是耗时且资源密集型的。我们将重点讲解迁移学习的概念，以及如何利用预训练模型（Pre-trained Models）进行微调，快速有效地解决新任务。 模型保存与加载： 如何保存训练好的模型，并在需要时重新加载使用？本书将演示TensorFlow中模型保存和加载的多种方式，为模型的复用和部署奠定基础。 TensorFlow Serving与TFLite： 将训练好的模型部署到生产环境中是实现其价值的关键。我们将介绍TensorFlow Serving，一个高效的生产环境模型部署系统，以及TFLite，用于移动和嵌入式设备的模型部署方案，让您的机器智能模型真正落地。 第四部分：高级主题与前沿探索 在掌握了TensorFlow的各项核心技术后，我们将进一步探索一些更高级的主题和前沿方向，拓展您的机器智能视野。 自定义层与模型： TensorFlow的灵活性体现在其支持用户自定义神经网络层和模型。我们将指导您如何根据特定需求，构建自定义的层和模型，以应对更复杂的挑战。 分布式训练： 对于大规模数据集和复杂模型，单机训练可能显得力不从心。本书将介绍TensorFlow的分布式训练机制，包括数据并行和模型并行，帮助您在多台机器或GPU上加速模型训练。 TensorFlow生态系统： 除了核心的TensorFlow框架，其周边生态系统也同样重要。我们将简要介绍TensorBoard（用于可视化训练过程）、TensorFlow Hub（模型库）、Keras（高级API）等工具，展示如何利用这些工具提升开发效率和模型性能。 未来趋势展望： 机器智能领域发展迅速，本书也将对一些前沿的研究方向进行展望，如可解释性AI（Explainable AI, XAI）、强化学习（Reinforcement Learning）与TensorFlow的结合等，启发您对未来机器智能发展的思考。 本书特色： 理论与实践并重： 每一项技术讲解都紧密结合实际代码示例，让读者在理解概念的同时，能够立即动手实践。 由浅入深，循序渐进： 内容设计清晰，逻辑严谨，从基础概念到高级应用，逐步引导读者深入理解TensorFlow和机器智能。 案例丰富，贴近实际： 选取了多个经典的机器智能应用场景作为案例，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等，使读者能够直观地感受到TensorFlow的强大能力。 代码清晰易懂： 提供的代码示例简洁明了，并配有详细的注释，方便读者理解和复用。 无论您是希望深入理解深度学习原理的在校学生、致力于开发智能应用的软件工程师、寻求技术革新的研究人员，还是对机器智能充满好奇心的技术爱好者，《面向机器智能的TensorFlow实践》都将是您不可或缺的学习资源。通过本书的学习，您将能够自信地运用TensorFlow构建、训练和部署各种复杂的机器智能模型，并在这个激动人心的领域开辟属于自己的道路。让我们一起，用TensorFlow驱动智能的未来！

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最先关注的是它的“实践”二字。我本身更偏向于动手实践型学习者，枯燥的理论对我来说很难吸收。所以，我非常期待这本书能够提供足够多的、高质量的代码示例和项目案例。从目录上看，它似乎涵盖了计算机视觉、自然语言处理等多个热门领域，这对于我来说是个好消息，意味着我可以通过书中提供的项目，来快速了解不同领域中的TensorFlow应用。我特别关注书中关于“实战项目”的讲解是否详细，例如数据的获取、模型的选择、代码的实现、以及最终的结果分析，每一个环节是否都有清晰的指导。如果书中能够提供一些“从零开始”的项目，并逐步引导读者完成，那将是对我这种希望快速上手并做出成果的学习者最大的帮助。我也希望书中能够提到一些调试和排错的技巧，因为在实际开发过程中，遇到bug是常有的事情。

评分☆☆☆☆☆

这本书刚到手，就迫不及待地翻阅起来。虽然还没来得及深入学习，但从目录和前言的梳理来看，作者显然花了很多心思来构建一个由浅入深、层层递进的学习路径。我尤其对书中对TensorFlow核心概念的讲解方式很感兴趣，感觉它不是那种枯燥的API堆砌，而是试图从更根本的原理出发，让读者真正理解“为什么”要这么做，而不是仅仅学会“怎么”做。这种“知其然，更知其所以然”的教学思路，对于我这种希望打牢基础，日后能够独立解决问题的读者来说，简直是福音。特别是关于计算图、张量、变量这些核心概念的阐述，我期待它能够清晰地解答我一直以来的一些模糊理解。而且，书中提到的“实践”部分，更是让我充满期待，理论结合实际，这才是学习新技术最有效的方式。我个人在过去学习过程中，常常因为理论与实践脱节而感到困惑，希望这本书能够弥补我的这一短板，让我能够真正地运用TensorFlow来解决实际问题，而不是纸上谈兵。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过一些TensorFlow的入门教程，但总感觉它们要么太浅显，要么就直接跳到了复杂的模型，让我这个初学者有点无所适从。这本书给我的第一印象是，它真的非常“实在”。作者在开篇就花了大篇幅来讲解TensorFlow的安装配置以及一些基础的环境搭建，这虽然听起来不怎么吸引人，但对于很多新手来说，这绝对是“第一道坎”。如果这部分讲解得不够清晰，后面再好的内容也无法学习。而且，我看了一下目录，后面还涉及到数据预处理、模型构建、训练评估等一系列环节，感觉内容非常全面，应该能够覆盖一个完整的机器学习项目流程。我特别关注的是书中是否有关于模型优化的部分，因为我知道很多时候，模型训练不上去或者效果不佳，往往是因为优化策略有问题。如果这本书能够在这方面提供一些实用的技巧和方法，那绝对会大大提升我学习的效率和信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在机器学习领域摸爬滚打多年的老兵，我对于TensorFlow的新书总是持有一种既期待又审慎的态度。期待是因为技术在不断进步，总有新的思路和方法值得学习；审慎是因为市面上充斥着大量泛泛而谈、缺乏深度的内容。《面向机器智能的TensorFlow实践》这本书，从我初步的翻阅来看，似乎有着它独特的价值。作者在书中对TensorFlow与“机器智能”的连接进行了深入的探讨，这让我觉得这本书不仅仅是教你如何使用一个工具，更是引导你去理解如何用这个工具去实现更智能化的应用。我尤其对书中关于“自动化机器学习”（AutoML）以及“模型部署”的章节很感兴趣，这两个领域是当前机器学习落地应用的关键环节，如果书中能够提供一些前沿的思路和实用的指导，那这本书的价值将不可估量。我希望作者能够分享一些在他实际项目中遇到的挑战和解决方案，这样才能让读者学到真正有用的东西。

评分☆☆☆☆☆

我喜欢这本书的一点是，它似乎在强调“理解”。在人工智能飞速发展的当下，很多教程只是简单地告诉你怎么调用API，而很少解释背后的原理。而我深信，只有理解了原理，才能更好地运用技术，甚至创造出新的东西。从这本书的标题和内容提纲来看，作者似乎很注重TensorFlow底层的设计理念，以及它如何服务于“机器智能”。我希望书中能够对TensorFlow的分布式训练、模型压缩、以及性能优化等方面进行深入的讲解。这些技术是构建大型、高效的机器智能系统的关键。此外，书中是否会涉及一些TensorFlow的生态系统，比如TensorBoard、TF Serving等工具的介绍和使用，我也非常期待。一个强大的工具，往往离不开其完善的生态系统。如果这本书能够帮助我构建起对TensorFlow更全面、更深入的认识，那它就绝对是一本值得反复阅读的好书。

评分☆☆☆☆☆

不错，书很好，希望能学习完，下次如果需要还来京东购买。

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最基本的作用就是指导你如何一步步完成一篇论文的写作：选题、搜集资源、整合材料、列提纲、写初稿、准备终稿、通读校对等，帮助你自信地写出一篇成功的论文。除此之外，你会发现《的第16版还包含如下内容：1.新的论文范文。2.文献引注格式的最新信息。3.如何避免“剽窃”的最新信息。4.关于利用网络进行研究的最新资料。5.大量的书本、网上练习及活动。

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还可以吧，只是书的表面没有薄膜层，容易脏

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太好了。真心感觉捡到宝了。东西很好，地摊价，高端货。哈哈哈哈

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正版，送货快，慢慢学习

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有点薄。入门书吧

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很好很不错，很喜欢的书籍，希望能找到自己感兴趣的内容并加以吸收学习。