编辑推荐

本书为TensorFlow入门参考书，帮助你以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。

内容简介

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，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TensorFlow0.9.0升级到了TensorFlow1.4.0。在升级API的同时，第2版也补充了更多只有TensorFlow1.4.0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。

本书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。

作者简介

作者郑泽宇，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，他带领团队成功开发国内成熟的分布式TensorFlow深度学习平台（TensorFlow as a Service）。基于此平台，才云大数据团队为安防、电商、金融、物流等多个行业提供有针对性的人工智能解决方案。归国创业之前，郑泽宇曾任美国谷歌高级工程师。从 2013 年加入谷歌，郑泽宇作为主要技术人员参与并领导了多个大数据项目。由他提出并主导的产品聚类项目用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱（Knowledge Graph）数据，使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告，开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。郑泽宇于2011年5月获得北京大学计算机学士学位，并荣获北京大学信息科学技术学院十佳毕业论文、北京大学毕业生。2013年5月获得美国 Carnegie Mellon University（CMU）大学计算机硕士学位，并获得西贝尔奖学金 (Siebel Scholarship)。郑泽宇在机器学习、人工智能领域有多年研究经验，并在SIGIR、SIGKDD、ACL、ICDM、ICWSM等国际会议上发表多篇学术论文。

章节目录

版权信息

内容简介

推荐序1

推荐序2

序

前言

致谢

读者服务

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

1.4 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

2.2 TensorFlow安装

2.3 TensorFlow测试样例

小结

第3章 TensorFlow入门

3.1 TensorFlow计算模型

3.2 TensorFlow数据模型

3.3 TensorFlow运行模型

3.4 TensorFlow实现神经网络

小结

第4章 深层神经网络

4.1 深度学习与深层神经网络

4.2 损失函数定义

4.3 神经网络优化算法

4.4 神经网络进一步优化

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

5.3 变量管理

5.4 TensorFlow模型持久化

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

6.4 经典卷积网络模型

6.5 卷积神经网络迁移学习

小结

第7章 图像数据处理

7.1 TFRecord输入数据格式

7.2 图像数据处理

7.3 多线程输入数据处理框架

7.4 数据集（Dataset）

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

8.4 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

9.2 神经语言模型

9.3 神经网络机器翻译

小结

第10章 TensorFlow高层封装

10.1 TensorFlow高层封装总览

10.2 Keras介绍

10.3 Estimator介绍

小结

第11章 TensorBoard可视化

11.1 TensorBoard简介

11.2 TensorFlow计算图可视化

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

小结

TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）是2018年由电子工业出版社出版,作者郑泽宇。

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