具体描述
●1.1 人工智能、机器学习与深度学习 2
●1.2 深度学习的发展历程 6
●1.3 深度学习的应用 10
●1.3.1 计算机视觉 10
●1.3.2 语音识别 13
●1.3.3 自然语言处理 14
●1.3.4 人机博弈 17
●1.4 深度学习工具介绍和对比 19
●小结 23
●第2章 TensorFlow环境搭建 25
●2.1 TensorFlow的主要依赖包 25
●2.1.1 Protocol Buffer 25
●2.1.2 Bazel 27
●2.2 TensorFlow安装 29
●2.2.1 使用Docker安装 30
●2.2.2 使用pip安装 31
●2.2.3 从源代码编译安装 32
●2.3 TensorFlow测试样例 37
●小结 38
●部分目录
内容简介
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。本书为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。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等 郑泽宇,梁博文,顾思宇 著 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，前谷歌不错工程师，现为才云科技(Caicloud.io)联合创始人、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，带领团队成功开发靠前头一个成熟的分布式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、语料等
用户评价
这本书的名字是《TensorFlow（第2版）》，我最近入手了这本书，读起来感觉相当不错，尤其是它在介绍深度学习基础概念时，用了很多生动的比喻和图示，让一些原本觉得枯燥的数学原理变得触手可及。我个人在学习机器学习的过程中，常常会觉得理论和实践之间存在一道鸿沟，而这本书很好地架起了这座桥梁。它不仅仅停留在理论层面，而是非常注重实际操作，通过大量代码示例，我能够一步步跟着学习，理解TensorFlow的API是如何工作的。特别是它对数据预处理和模型构建的讲解，非常细致，涵盖了从数据加载到张量操作，再到定义神经网络层等各个环节。我发现自己通过这本书，对于如何有效地利用TensorFlow来解决实际问题有了更清晰的认识。书中还穿插了一些关于模型调优和性能分析的小技巧，这些细节对于提升模型效果至关重要，是我之前学习过程中容易忽略的部分。总的来说，这本书的结构安排很合理，循序渐进，即使是初学者也能从中获得扎实的基础，并且能够快速上手进行实践。
评分这本书的深度和广度都让我印象深刻，它不仅仅是TensorFlow这个框架的介绍，更是对整个深度学习领域的一次系统性梳理。作者在讲解复杂的算法和模型时，并没有生搬硬套枯燥的数学公式，而是用一种更加直观和易于理解的方式来阐述。我尤其欣赏它在探讨模型可解释性方面的章节，这是一个非常重要但常常被忽视的议题。通过书中提供的工具和方法，我学会了如何去理解模型做出决策的原因，这对于调试和改进模型非常有帮助。此外，书中对于分布式训练的介绍也相当详尽，这对于构建大规模深度学习应用是必不可少的。我注意到作者在讲解过程中，还加入了一些行业内的最佳实践和工程化经验，这让这本书的实用价值大大提升，不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在指导我。它鼓励我去思考如何将学到的知识应用到实际项目中，并提供了很多值得借鉴的思路。
评分这本书不仅仅是学习TensorFlow这个工具的指南，更是一次深入理解深度学习原理的旅程。作者在讲解过程中，始终保持着一种启发式的教学风格，引导读者去思考“为什么”以及“如何做”。我个人比较喜欢它在模型评估和选择方面的论述，不仅仅是介绍各种评估指标，更重要的是教我如何根据实际问题来选择合适的指标，以及如何解读评估结果。书中还探讨了如何利用TensorFlow进行迁移学习，这对于在数据有限的情况下快速构建高性能模型非常有帮助。另外，我注意到书中对于错误排查和调试的技巧也有提及，这对于初学者来说非常宝贵，可以避免走很多弯路。整本书的逻辑结构非常清晰，从基础概念到高级应用，层层递进，让我能够逐步建立起对深度学习的深刻理解。它鼓励我去不断尝试和创新，这才是学习技术最重要的方式。
评分拿到这本《TensorFlow（第2版）》的时候，我抱着试试看的心态翻阅，结果却给我带来了不小的惊喜。这本书的语言风格非常朴实，没有太多华而不实的辞藻，但字里行间都透露着作者深厚的功底和对教学的热情。它在介绍TensorFlow的核心概念时，非常注重细节，比如对于张量的生命周期管理、计算图的优化等方面，都有非常深入的探讨。我之前在尝试用TensorFlow实现一些比较复杂的模型时，经常会遇到性能瓶颈，而这本书提供了一些非常实用的技巧来解决这类问题，比如如何有效地利用GPU加速，如何进行内存优化等等。更让我感到兴奋的是，书中还涉及了一些前沿的深度学习技术，比如生成对抗网络（GAN）和强化学习等，虽然篇幅不是很多，但已经足够让我对这些领域有一个初步的了解，并激发了我进一步深入学习的兴趣。这本书的图表设计也非常精美，能够清晰地展示出算法的逻辑和模型的结构，这对于我这样的视觉型学习者来说，简直是福音。
评分我之前对深度学习的了解主要停留在一些零散的知识点上，直到我读了《TensorFlow（第2版）》这本书，才感觉自己真正建立起了一个完整的知识体系。作者在讲解TensorFlow的API时，非常强调“易用性”，并且通过大量的代码示例，让我能够快速上手。我最喜欢的部分是关于数据管道（Data Pipeline）的讲解，它详细介绍了如何高效地加载和预处理海量数据，这对于训练大型模型至关重要。书中还对TensorFlow的动态计算图和静态计算图进行了清晰的对比，帮助我理解不同模式的优缺点以及适用场景。此外，它在模型部署方面的章节也写得相当不错，介绍了如何将训练好的模型导出和在不同平台上运行，这对于将研究成果转化为实际应用非常有指导意义。整本书读下来，我感觉自己的工程实践能力得到了显著提升，也对深度学习的整个生命周期有了更全面的认识。
评分听说这本书比较好，适合入门，但到货后有点失望：很多地方（图）用颜色区分，但都是黑白的，这点绝对差评。
评分此用户未填写评价内容
评分听说这本书比较好，适合入门，但到货后有点失望：很多地方（图）用颜色区分，但都是黑白的，这点绝对差评。
评分此用户未填写评价内容
评分非常不错
评分非常不错
评分此用户未填写评价内容
评分非常不错
评分此用户未填写评价内容
