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《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》是在作者Dan的TensorFlow暢銷視頻課程基礎上編著完成的。隨著深度學習逐步成為主流，使得利用深度神經網絡來理解數據並得到準確結果成為可能。Dan Van Boxel將引導讀者探索深度學習的可能，會讓讀者充分地瞭解數據。根據TensorFlow的高效性和簡易性，讀者能夠處理數據並獲得改變對數據看法的新見解。

在作者的引導下，讀者將利用原始數據深入挖掘抽象的隱層。隨後作者介紹瞭各種復雜的深度學習算法以及各種深度神經網絡的應用案例。另外，讀者還將學習到如何訓練所建立的模型來生成新的特徵，從而瞭解更深層次的數據意義。

《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》中，作者分享瞭其寶貴的經驗和知識，如邏輯迴歸、捲積神經網絡、遞歸神經網絡、深度網絡訓練、高級接口等內容。在一些全新的實踐示例幫助下，讀者將成為在先進多層神經網絡、圖像識彆以及其他方麵的高手。

《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》

閱讀本書將會學到的內容：

?配置計算環境和安裝TensorFlow；

?構建日常計算的簡單TensorFlow圖；

?基於TensorFlow的邏輯迴歸分類應用；

?利用TensorFlow設計和訓練多層神經網絡；

?直觀理解捲積神經網絡在圖像識彆中的應用；

?神經網絡從簡單模型到更精準模型的改進；

?TensorFlow在其他類型神經網絡中的應用；

?基於一種TensorFlow高級接口——SciKit Flow的神經網絡編程。

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內容簡介

《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》主要介紹TensorFlow及其在各種深度學習神經網絡中的應用。全書共5章，首先介紹瞭TensorFlow的入門知識，包括其相關技術與模型以及安裝配置，然後分彆介紹瞭TensorFlow在深度神經網絡、捲積神經網絡、遞歸神經網絡中的應用，並通過具體示例進行瞭詳細分析與應用。後，對上述TensorFlow模型進行瞭總結分析，並核驗瞭模型精度。

作者簡介

Dan Van Boxel 是一位擁有10 多年開發經驗的數據分析師和機器學習工程師，其具代錶性的工作是Dan Dose Data，這是一個在YouTube 上演示神經網絡強大功能和缺陷的直播平颱。作者已開發齣多種有關機器學習的新統計模型，並應用於高速運輸貨車計費、行程時間異常檢驗等領域。另外，作者還在美國交通研究委員會和其他學術期刊上發錶瞭學術論文並給齣瞭研究結果。

內頁插圖

目錄

譯者序

原書前言

第1 章　入門知識 // 1

1.1　TensorFlow 安裝 // 1

1.1.1　TensorFlow- 主界麵 // 1

1.1.2　TensorFlow- 安裝頁麵 // 1

1.1.3　通過pip 安裝 // 1

1.1.4　通過CoCalc 安裝 // 4

1.2　簡單計算 // 6

1.2.1　定義標量和張量 // 6

1.2.2　張量計算 // 7

1.2.3　執行計算 // 7

1.2.4　張量變量 // 8

1.2.5　查看和替換中間值 // 9

1.3　邏輯迴歸模型建模 // 10

1.3.1　導入字體分類數據集 // 11

1.3.2　邏輯迴歸分析 // 13

1.3.3　數據準備 // 13

1.3.4　構建TensorFlow 模型 // 14

1.4　邏輯迴歸模型訓練 // 15

1.4.1　編寫損失函數 // 15

1.4.2　訓練模型 // 16

1.4.3　評估模型精度 // 17

1.5　小結 // 19

第2 章　深度神經網絡 // 20

2.1　基本神經網絡 // 20

2.1.1　log 函數 // 21

2.1.2　sigmoid 函數 // 22

2.2　單隱層模型 // 23

2.2.1　單隱層模型探討 // 24

2.2.2　反嚮傳播算法 // 25

2.3　單隱層模型解釋 // 26

2.3.1　理解模型權重 // 28

2.4　多隱層模型 // 29

2.4.1　多隱層模型探討 // 30

2.5　多隱層模型結果 // 32

2.5.1　多隱層模型圖理解 // 33

2.6　小結 // 36

第3 章　捲積神經網絡 // 37

3.1　捲積層激勵 // 37

3.1.1　多特徵提取 // 40

3.2　捲積層應用 // 41

3.2.1　捲積層探討 // 41

3.3　池化層激勵 // 46

3.3.1　最大池化層 // 46

3.4　池化層應用 // 49

3.5　深度捲積神經網絡 // 51

3.5.1　添加捲積層和池化層組閤 // 51

3.5.2　應用捲積神經網絡進行字體分類 // 53

3.6　更深度捲積神經網絡 // 57

3.6.1　 對捲積神經網絡中的一層添加另一層 // 57

3.7　整理總結深度捲積神經網絡 // 60

3.8　小結 // 64

第4 章　遞歸神經網絡 // 65

4.1　遞歸神經網絡探討 // 65

4.1.1　權重建模 // 66

4.1.2　遞歸神經網絡理解 // 67

4.2　TensorFlow Learn // 70

4.2.1　設置 // 71

4.2.2　邏輯迴歸 // 72

4.3　深度神經網絡 // 73

4.3.1　 捲積神經網絡在Learn 中的應用 // 74

4.3.2　權重提取 // 77

4.4　小結 // 78

第5 章　總結整理 // 79

5.1　研究評價 // 79

5.2　所有模型的快速迴顧 // 80

5.2.1　邏輯迴歸模型 // 80

5.2.2　單隱層神經網絡模型 // 81

5.2.3　深度神經網絡 // 83

5.2.4　捲積神經網絡 // 84

5.2.5　深度捲積神經網絡 // 85

5.3　TensorFlow 的展望 // 87

5.3.1　一些TensorFlow 工程項目 // 88

5.4　小結 // 90

前言/序言

前言

TensorFlow是一種用於機器學習和訓練神經網絡的開源軟件庫。 TensorFlow最初是由 Google公司開發，並於 2015年開放源碼。

通過本書，您將學習到如何使用 TensorFlow解決新的研究問題。同時，會利用其中一種基於 TensorFlow的最常用的機器學習方法和神經網絡方法。本書的研究工作主要是緻力於通過簡單和深度神經網絡來改進模型。

在此，研究各種字體的字母和數字圖像，其目的是根據一個字母的特定圖像來識彆字體。這是一個簡單的分類問題。

不僅單個像素或位置，而且像素間的局部結構也是非常重要的，這對於基於 TensorFlow的深度學習是一個理想問題。盡管是從簡單模型開始，但將逐步介紹更加細微的方法，並逐行解釋代碼。在本書的結尾處，將可構建齣自己的字體識彆先進模型。

所以請準備好：利用 TensorFlow深入挖掘數據資源。

本書主要內容

第 1章入門知識，介紹瞭使用 TensorFlow的技術和模型。在本章，將介紹在計算機上安裝 TensorFlow。經過簡單計算的一些步驟，將進入機器學習問題，並成功構建包含邏輯迴歸和幾行 TensorFlow代碼的適當模型。

第 2章深度神經網絡，介紹瞭 TensorFlow在深度神經網絡中的主要原理。在此，將學習單隱層和多隱層模型。同時還將瞭解不同類型的神經網絡，並利用 TensorFlow構建和訓練第一個神經網絡。

第 3章捲積神經網絡，闡述瞭深度學習方麵最強大的發展潛力，並將捲積概念應用於 TensorFlow的一個簡單示例中。在此將著重處理捲積理解的實際問題。另外，還通過一個 TensorFlow示例解釋神經網絡中的捲積層和池化層。

第 4章遞歸神經網絡，介紹瞭遞歸神經網絡（ RNN）模型的概念，及其在 TensorFlow中的實現。在此重點分析稱為 TensorFlow學習（ TensorFlow learn）的一個 TensorFlow的簡單界麵。另外，還簡單演示瞭密集連接神經網絡（ DNN）以及捲積神經網絡（ CNN），並詳細介紹瞭提取權重過程。

第 5章總結整理，完成所考慮的 TensorFlow。重新分析字體分類的 TensorFlow模型，並核驗其模型精度。

學習本書所需的準備工作

本書將介紹如何安裝 TensorFlow，因此需要準備一些依賴軟件。至少需要一個最新版本的 Python2或 Python3以及 NumPy。為更好地學習本書，還應具有 Matplotlib和 IPython。

本書讀者對象

隨著深度學習逐漸成為主流，利用深度學習網絡獲取數據並得到準確結果變得可能。 Dan Van Boxel可指導讀者探索深度學習中的各種可能性。它將使讀者能夠從未像過去那樣理解數據。依據 TensorFlow的效率和簡單性，讀者可以有效處理數據，並獲得可改變看待數據的洞察力。

約定慣例

在本書中，讀者會發現許多可區分不同信息類型的文本風格。下麵給齣上述風格的一些示例，並解釋其相應的含義。

在文本、數據錶名稱、文件夾名稱、文件名、文件擴展名、路徑名稱、虛擬 URL、用戶輸入和 Twitter句柄等中的代碼如下所示：“首先需要做的第一件事是下載本書的源碼包，並打開 simple.py文件”。

一段代碼設置如下：

import tensorflow as tf

# You can create constants in TF to hold specific values

a = tf.constant(1)

b = tf.constant(2)

若希望強調一段代碼中的特定部分，則設置相關的行或項為粗體：

import tensorflow as tf # You can create constants in TF to hold specific values

a = tf.constant(1)

b = tf.constant(2)

任何命令行的輸入或輸齣都如下：

sudo pip3 install ./tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.Whl

新項和關鍵詞用黑體顯示。讀者在屏幕上看到的單詞，如菜單或對話框中，會顯示為如下文本格式：“單擊 +New創建一個新文件。在此將創建一個 Jupyter筆記本”。

提示和技巧會這樣顯示

讀者反饋

歡迎讀者反饋意見。讓作者瞭解讀者對本書的看法，喜歡什麼或不喜歡什麼。讀者反饋對於作者開發真正讓讀者受益的主題非常重要。

若要給作者反饋意見，隻需發送郵件到 feedback@packtpub.com，並在郵件標題中注明書名。

如果有讀者擅長的主題或有興趣參與撰寫或齣版的書，請查看 www.packtpub.com/ authors上的作者指南。

用戶支持

既然讀者購買瞭 Packt齣版社齣版的書，那麼齣版社將會幫助讀者獲得最大收益。

示例代碼下載

讀者可以在 http://www.packtpub.com上根據賬戶下載本書的示例代碼。如果想要購買本書電子版，可以訪問 http://www.packtpub.com/support並注冊，將直接通過電子郵件發送給讀者。

下載代碼文件步驟如下：

1）通過郵件地址和密碼在網站上登錄或注冊。

2）鼠標指嚮頂部的 SUPPORT選項。

3）單擊 Code Downloads & Errata。

4）在 Search框中輸入書名。

5）選擇想要下載代碼文件的書。

6）在下拉菜單中選擇購買本書的方式。

7）單擊 Code Download。讀者也可以通過單擊 Packt齣版社網站上本書網頁的 Code Files按鈕來下載代碼文件。

通過在 Search框中輸入書名來訪問該頁麵。需要注意的是，應首先通過 Packt賬戶登錄。下載完成後，請用以下軟件最新版本來解壓文件夾：

. WinRAR / 7-Zip for Windows。

. Zipeg / iZip / UnRarX for Mac。

. 7-Zip / PeaZip for Linux。

本書的代碼包還托管在 GitHub上，https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-Deep-Learning-with-TensorFlow。另外在 https://github.com/PacktPublishing/上的大量圖書和視頻目錄中還有其他代碼包。請查閱！

下載本書彩頁

本書還提供瞭書中截圖 /圖錶的彩色 PDF文件，這些彩頁將有助於讀者更好地理解輸齣變化，可從 https://www.packtpub.com/sites/default/.les/HandsOnDeepLearningwithTensorFl

ow.pdf下載該文件。

勘誤

盡管已盡力確保內容準確，但仍然難免會有錯誤。如果讀者在書中發現瞭錯誤、文本或代碼錯誤，如果能及時告知，將不勝感激。這樣會幫助其他讀者，並有助於在本書的後續版本中進行完善。如果讀者發現任何錯誤，請訪問 http://www.packtpub.com/submit-errata告知。首先選擇書名，點擊勘誤提交錶單鏈接，然後輸入詳細的勘誤內容。一旦通過驗證，將會接受讀者的提交並將勘誤錶上傳網站，或在該標題的勘誤部分下添加到現有的勘誤錶中。

若要查看已提交的勘誤錶，請訪問 https://www.packtpub.com/books/content/support，並在搜索欄中輸入書名。相關信息將會顯示在 Errata部分中。

版權保護

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問題

如果讀者對本書有任何問題，請通過 questions@packtpub.com聯係我們，我們將竭盡全力為讀者解決。

譯者序

人工智能，尤其是機器學習領域的深度學習是目前的熱點研究領域之一，而 TensorFlow是研究深度學習的重要庫。

TensorFlow是由 Google公司開發，並於 2015年開放的一種用於機器學習和訓練神經網絡的開源軟件庫。本書著重基於 TensorFlow來構建簡單和深度神經網絡模型，並通過具體分類示例進行分析與說明。

全書共 5章：第 1章首先介紹瞭 TensorFlow的入門知識，包括 TensorFlow的技術和模型以及安裝與配置；第 2章介紹瞭 TensorFlow在深度神經網絡中的原理與應用，並構建和訓練瞭相應的神經網絡；第 3章將捲積運算應用於 TensorFlow構建的神經網絡中，著重解釋瞭捲積層和池化層；第 4章介紹瞭遞歸神經網絡模型的概念，並在 TensorFlow中進行具體實現，詳細介紹瞭權重提取過程；最後，在第 5章對 TensorFlow在不同神經網絡中的應用進行瞭分析總結，並核驗瞭其模型精度。全書結閤具體示例，易於理解掌握。

本書主要由連曉峰翻譯，韓忠明校正統稿，賈涵、潘兵、葉璐、王炎、申震雲、郭朝暉等人也參與瞭部分內容的翻譯和整理。

需說明的是，書中嚮量、矢量、張量、矩陣為與原書形式一緻，並未改為標準的黑斜體，請讀者注意。

由於譯者的水平有限，書中不當或錯誤之處懇請各位業內專傢學者和廣大讀者不吝賜教。