TensorFlow入門與實戰 計算機人工智能 TensorFlow技術解析與實戰新版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅鼕日 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• Python
• 實戰
• 入門
• 神經網絡

店鋪： 遼寜齣版集團圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115477019

商品編碼：25904698794

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2018-02-01

字數：266

內容介紹

TensorFlow是2015年年底開源的一套深度學習框架，是目前zui活躍的深度學習框架。本書基於1.3版本，首先介紹瞭它的安裝和基本用法，然後討論瞭深度學習的基本概念，包括神經網絡前嚮計算、損失函數、反嚮傳播計算和優化函數等，接著介紹瞭捲積神經網絡和循環神經網絡，zui後介紹瞭在大規模應用的場景下，如何實現分布式的深度學習訓練。 本書適閤深度學習的初學者學習和參考。

作者介紹

羅鼕日 畢業於中科院研究生院；先後在百度，平安科技從事數據挖掘，機器學習，深度學習相關的領域的研究工作。

編輯推薦

零基礎入門TensorFlow和深度學習 AI人工智能機器學習開發入門教程

目錄

第1章　初識TensorFlow 1
1.1　TensorFlow特點 1
1.2　其他深度學習框架 3
1.2.1　Caffe 3
1.2.2　MXNet 3
1.2.3　Torch 4
1.2.4　Theano 4
1.2.5　CNTK 5
第2章　TensorFlow環境搭建 6
2.1　安裝環境介紹 6
2.1.1　CUDA簡介 6
2.1.2　cuDNN簡介 6
2.1.3　查看機器的GPU信息 7
2.2　安裝TensorFlow 8
2.2.1　安裝pip 9
2.2.2　通過pip安裝TensorFlow 9
2.2.3　源碼編譯安裝TensorFlow 10
2.3　NVIDIA驅動安裝 11
2.4　安裝CUDA和cuDNN 12
2.4.1　Linux下安裝CUDA 12
2.4.2　Linux下安裝cuDNN 13
2.4.3　Windows和Mac係統下安裝CUDA 14
2.4.4　Windows和Mac係統下安裝cuDNN 14
2.5　安裝測試 15
第3章　TensorFlow基礎 16
3.1　基本概念 16
3.1.1　張量 16
3.1.2　圖 17
3.1.3　操作 18
3.1.4　會話 19
3.2　變量 24
3.2.1　變量的初始化 24
3.2.2　變量的變形 25
3.2.3　數據類型和維度 26
3.2.4　共享變量和變量命名空間 27
3.3　模型的保存和載入 33
3.3.1　模型的保存 33
3.3.2　模型的載入 34
3.4　使用GPU 34
3.4.1　指定GPU設備 35
3.4.2　指定GPU顯存占用 36
3.5　數據讀取 36
3.5.1　使用placeholder填充方式讀取數據 37
3.5.2　從文件讀入數據的方式 37
3.5.3　預先讀入內存的方式 48
3.6　利用TensorBoard進行數據可視化 49
3.6.1　在TensorBoard中查看圖結構 49
3.6.2　訓練過程中單一數據變化趨勢 51
3.6.3　訓練過程中數據分布可視化 53
3.6.4　其他使用技巧 56
第4章　深度神經網絡基礎 58
4.1　神經元 58
4.2　簡單神經網絡 59
4.3　深度神經網絡 62
4.4　損失函數 63
4.5　梯度下降 64
4.6　反嚮傳播 66
4.6.1　求導鏈式法則 66
4.6.2　反嚮傳播算法思路 67
4.6.3　反嚮傳播算法的計算過程 68
4.7　優化函數 72
4.7.1　隨機梯度下降優化算法 72
4.7.2　基於衝量的優化算法 73
4.7.3　Adagrad優化算法 74
4.7.4　Adadelta優化算法 75
4.7.5　Adam優化算法 75
4.7.6　TensorFlow中的優化算法API 76
4.8　一個簡單的例子 77
第5章　捲積神經網絡 83
5.1　簡介 83
5.2　什麼是捲積 84
5.3　捲積神經網絡基礎 88
5.3.1　局部感知野 88
5.3.2　參數共享 89
5.3.3　多捲積核 91
5.3.4　池化 92
5.3.5　多層捲積 93
5.4　捲積神經網絡的訓練 94
5.4.1　池化層反嚮傳播 95
5.4.2　捲積層反嚮傳播 96
5.5　TensorFlow中的捲積神經網絡 101
5.5.1　TensorFlow的捲積操作 101
5.5.2　TensorFlow的池化操作 103
5.6　用TensorFlow實現0和1數字識彆 104
5.6.1　由圖片生成TFRecord文件 104
5.6.2　構建捲積網絡結構 106
5.6.3　訓練過程 110
5.6.4　捲積過程數據的變化 114
5.7　幾種經典的捲積神經網絡 117
5.7.1　AlexNet 117
5.7.2　VGGNet 118
5.7.3　Inception Net 120
5.7.4　ResNet 121
第6章　循環神經網絡 123
6.1　普通RNN 123
6.1.1　普通RNN結構 123
6.1.2　普通RNN的不足 125
6.2　LSTM單元 126
6.2.1　LSTM單元基本結構 127
6.2.2　增加peephole的LSTM單元 131
6.2.3　GRU單元 132
6.3　TensorFlow中的RNN 132
6.4　用LSTM+CTC實現語音識彆 136
6.4.1　語音特徵介紹 136
6.4.2　計算流程描述 137
6.4.3　TensorFlow實現 139
6.5　在NLP中的應用 144
6.5.1　語言模型 144
6.5.2　詞嚮量 147
6.5.3　中文分詞 148
6.6　小結 159
第7章　TensorFlow分布式 160
7.1　單機多GPU訓練 160
7.2　多機多GPU分布式訓練 163
7.2.1　參數服務器 163
7.2.2　in-graph和between-graph
模式 164
7.2.3　同步更新和異步更新 165
7.2.4　異步更新分布式示例 165

《深度學習核心原理與實踐》 一、 書籍概述 《深度學習核心原理與實踐》是一本係統性闡述深度學習理論基礎、核心算法、關鍵技術及實際應用的書籍。本書旨在幫助讀者建立起對深度學習的全麵認知，從根本上理解其工作機製，並掌握將其應用於解決實際問題的能力。本書兼顧理論深度與實踐可操作性，適閤對人工智能、機器學習、數據科學領域有濃厚興趣，並希望深入掌握深度學習技術的工程師、研究人員、學生及愛好者閱讀。 二、 內容構成與章節詳解 本書共分為五個部分，涵蓋瞭深度學習的入門、核心模型、進階技術、實際應用以及未來展望。 第一部分：深度學習基礎與模型 第一章：人工智能、機器學習與深度學習的演進 本章將追溯人工智能發展的曆史脈絡，梳理機器學習的經典算法及其局限性，並重點介紹深度學習作為機器學習分支的興起，以及其在近年來取得突破性進展的原因。我們將探討神經網絡的早期概念，如何從感知機逐步發展到多層感知機，為後續的深度學習模型奠定基礎。 知識點： 圖靈測試、符號主義AI、連接主義AI、專傢係統、決策樹、支持嚮量機（SVM）、貝葉斯分類器、神經網絡的起源、BP算法。 第二章：神經網絡基礎：感知機與多層感知機 本章深入剖析瞭神經網絡最基本的構建單元——感知機，理解其如何通過綫性組閤和激活函數進行決策。在此基礎上，我們將學習如何通過堆疊多個感知機層，構建齣能夠處理非綫性問題的多層感知機（MLP），並詳細介紹反嚮傳播（Backpropagation）算法，這是訓練神經網絡的核心機製。 知識點： 神經元模型、激活函數（Sigmoid, Tanh, ReLU）、權重與偏置、損失函數、梯度下降法、反嚮傳播算法原理與步驟。 第三章：捲積神經網絡（CNN）：圖像識彆的利器 本章將重點介紹捲積神經網絡（CNN），這是在圖像處理領域取得巨大成功的模型。我們將詳細講解捲積層、池化層、全連接層等核心組件的功能與作用，理解它們如何有效地提取圖像的空間特徵。通過豐富的實例，讀者將能夠理解CNN在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務中的強大能力。 知識點： 捲積操作、捲積核（濾波器）、步長（Stride）、填充（Padding）、感受野、池化（Pooling）操作（Max Pooling, Average Pooling）、LeNet-5, AlexNet, VGG, ResNet等經典CNN架構。 第四章：循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）：序列數據的建模 本章聚焦於循環神經網絡（RNN）及其變種，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），它們是處理序列數據（如文本、時間序列）的強大工具。我們將理解RNN如何通過引入“記憶”來捕捉序列中的時序依賴關係，並深入探討LSTM如何通過門控機製解決RNN的梯度消失/爆炸問題，實現對長序列的有效建模。 知識點： RNN結構、隱藏狀態（Hidden State）、梯度消失與梯度爆炸、LSTM門控機製（遺忘門、輸入門、輸齣門）、GRU。 第二部分：深度學習核心算法與模型 第五章：深度學習訓練策略與優化器 本章將深入探討深度學習模型的訓練過程，包括損失函數的選擇、正則化技術（L1, L2, Dropout）、批歸一化（Batch Normalization）等，以防止過擬閤和加速收斂。同時，我們將詳細介紹各種優化算法，如SGD、Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam等，並分析它們的優劣勢，幫助讀者選擇最適閤自己任務的優化器。 知識點： 過擬閤與欠擬閤、早停法（Early Stopping）、數據增強（Data Augmentation）、L1/L2正則化、Dropout、Batch Normalization、SGD、Momentum、Adam、Nesterov Momentum。 第六章：深度生成模型：GANs與VAE 本章將介紹兩大重要的深度生成模型：生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）。我們將詳細解析GANs的生成器-判彆器對抗訓練機製，以及其在圖像生成、風格遷移等方麵的應用。同時，VAE的概率模型思想和編碼-解碼結構也將被深入講解，其在數據壓縮、異常檢測等場景下的潛力。 知識點： 生成對抗網絡（GANs）原理、生成器（Generator）、判彆器（Discriminator）、模式崩潰（Mode Collapse）、變分自編碼器（VAEs）原理、重參數化技巧（Reparameterization Trick）、潛在空間（Latent Space）。 第七章：注意力機製（Attention Mechanism）與Transformer模型 本章將詳細講解注意力機製，這是近來深度學習領域最令人興奮的進展之一。我們將理解注意力機製如何允許模型在處理序列時“關注”輸入序列的不同部分，從而顯著提升模型性能。在此基礎上，我們將深入剖析Transformer模型，介紹其自注意力（Self-Attention）機製和多頭注意力（Multi-Head Attention），以及它如何在自然語言處理（NLP）領域徹底改變序列建模。 知識點： 點積注意力（Dot-Product Attention）、加性注意力（Additive Attention）、自注意力（Self-Attention）、多頭注意力（Multi-Head Attention）、Encoder-Decoder結構、Transformer架構、BERT, GPT係列模型。 第三部分：深度學習進階技術與應用 第八章：模型部署與優化 本章將把目光從模型的訓練轉移到實際部署。我們將探討如何將訓練好的深度學習模型部署到不同的平颱，包括服務器、移動設備和嵌入式係統。內容將涵蓋模型壓縮、量化、剪枝等技術，以及TensorRT, ONNX等推理引擎的應用，以提高模型的推理速度和降低資源消耗。 知識點： 模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）、模型推理優化、TensorRT, ONNX Runtime。 第九章：遷移學習與模型微調（Fine-tuning） 本章深入講解遷移學習的概念，即如何利用預訓練模型在特定任務上進行微調，以解決數據量不足的問題。我們將學習如何選擇閤適的預訓練模型，並分析不同層級的微調策略，使其能夠高效地適應新的數據分布和任務需求。 知識點： 預訓練模型（Pre-trained Models）、特徵提取（Feature Extraction）、模型微調（Fine-tuning）策略、遷移學習的應用場景。 第十章：深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）簡介 本章將對深度強化學習（DRL）進行初步介紹。我們將探討強化學習的基本概念（Agent, Environment, State, Action, Reward），以及如何將其與深度學習相結閤，解決更復雜的決策問題。例如，我們將簡要介紹Q-learning及其深度變種（DQN），以及策略梯度方法。 知識點： 馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-Learning、深度Q網絡（DQN）、策略梯度（Policy Gradients）、Actor-Critic方法。 第四部分：深度學習在各領域的實際應用 第十一章：計算機視覺（Computer Vision）中的深度學習應用 本章將全麵展示深度學習在計算機視覺領域的廣泛應用。我們將通過具體案例，介紹深度學習在圖像分類、目標檢測（YOLO, Faster R-CNN）、語義分割（U-Net）、人臉識彆、圖像生成（Style Transfer）等方麵的實際落地。 知識點： 圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割、人臉識彆、圖像風格遷移、超分辨率。 第十二章：自然語言處理（Natural Language Processing）中的深度學習應用 本章將聚焦深度學習在自然語言處理領域的革命性應用。我們將探討深度學習模型如何處理文本數據，包括詞嚮量（Word Embeddings）、文本分類、機器翻譯（Seq2Seq, Transformer）、情感分析、問答係統、文本生成等。 知識點： 詞嚮量（Word2Vec, GloVe）、文本分類、序列到序列（Seq2Seq）模型、機器翻譯、命名實體識彆（NER）、情感分析、文本摘要、對話係統。 第十三章：其他領域的深度學習應用 本章將拓展深度學習的應用範圍，介紹其在其他重要領域的實踐。包括但不限於：推薦係統（如協同過濾的深度學習改進）、語音識彆、醫學影像分析、金融風控、自動駕駛等方麵。我們將展示深度學習如何為這些領域帶來創新性的解決方案。 知識點： 推薦係統、語音識彆（ASR）、醫學圖像分析、時間序列預測、金融領域應用、自動駕駛。 第五部分：深度學習的未來展望 第十四章：可解釋性AI（Explainable AI, XAI）與公平性 隨著深度學習模型的復雜性不斷增加，理解其決策過程變得愈發重要。本章將介紹可解釋性AI（XAI）的研究進展，如LIME, SHAP等技術，以幫助我們理解模型的“黑箱”。同時，我們也將探討深度學習模型中的公平性與偏見問題，以及如何緩解這些問題。 知識點： 模型可解釋性、LIME, SHAP、模型公平性、偏見緩解技術。 第十五章：前沿研究方嚮與未來趨勢 本章將展望深度學習領域的未來發展方嚮，包括但不限於：自監督學習（Self-Supervised Learning）、圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）、多模態學習（Multimodal Learning）、神經符號AI、以及AI在科學發現中的作用等。我們將共同探討深度學習的下一個突破點。 知識點： 自監督學習、對比學習、圖神經網絡（GNNs）、多模態學習、神經符號AI、AI for Science。 三、 書籍特色 1. 理論與實踐並重： 本書不僅深入淺齣地講解瞭深度學習的理論基礎和核心算法，還通過豐富的代碼示例和實際案例，幫助讀者將理論知識轉化為實踐能力。 2. 係統性強： 內容覆蓋瞭深度學習的入門、核心模型、進階技術、實際應用以及未來趨勢，形成瞭一個完整的知識體係。 3. 語言通俗易懂： 采用清晰、流暢的語言，避免使用過於晦澀的術語，確保不同背景的讀者都能輕鬆理解。 4. 麵嚮讀者廣泛： 無論是初學者還是有一定基礎的開發者、研究人員，都能從本書中獲益。 5. 前沿性： 包含瞭深度學習領域的最新研究進展和熱門技術，如Transformer、注意力機製等，幫助讀者緊跟技術潮流。 四、 目標讀者 希望係統學習深度學習的大學生和研究生。 希望將深度學習技術應用於工作的軟件工程師、數據科學傢。 對人工智能和機器學習感興趣的初學者。 需要深入理解深度學習模型原理的研究人員。 《深度學習核心原理與實踐》將是你通往深度學習世界的理想指南，它將幫助你構建堅實的理論基礎，掌握實用的技術手段，並激發你探索人工智能無限可能性的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期讀過的最讓我驚喜的關於機器學習的入門書籍之一！我之前對TensorFlow一直有耳聞，知道它是當下非常熱門的深度學習框架，但總覺得門檻很高，不知道從何下手。收到這本書的時候，我抱著試試看的心態翻開，結果立刻就被吸引住瞭。作者的寫作風格非常平易近人，沒有上來就拋齣一堆枯燥的公式和概念，而是從最基礎的張量（Tensor）是什麼，到如何搭建一個簡單的神經網絡，都講得循序漸進。書中的代碼示例非常實用，而且非常貼閤實際的應用場景，例如圖像識彆、自然語言處理等等。我跟著書中的例子一步步操作，每一步都有詳細的解釋，讓我能深刻理解代碼背後的邏輯。而且，這本書不僅僅停留在理論層麵，更注重“實戰”，這一點對我這樣的實踐者來說至關重要。我發現很多教程往往隻講理論，但這本書提供瞭大量的實戰項目，讓我可以動手去實現，去感受TensorFlow的強大之處。特彆是書中關於模型訓練、調優和部署的講解，讓我對整個機器學習流程有瞭更清晰的認識。這本書就像一位耐心細緻的老師，一步步引導我踏入TensorFlow的世界，讓我不再畏懼這個看似高深的領域。

評分☆☆☆☆☆

最近我對深度學習和AI産生瞭濃厚的興趣，也知道TensorFlow是其中的佼佼者，但之前看的一些資料都比較碎片化，缺乏係統性，一直沒能真正入門。朋友推薦瞭《TensorFlow入門與實戰 計算機人工智能 TensorFlow技術解析與實戰新版》，我抱著試試的心態買瞭下來，結果真的給瞭我很大的驚喜。這本書最讓我滿意的地方在於它的“技術解析”做得非常到位。它不會停留在錶麵，而是會深入到TensorFlow的底層原理，比如計算圖的構建、session的運行機製，以及各種優化器的數學原理。這些深入的講解，讓我對TensorFlow的工作流程有瞭更透徹的理解，不再僅僅是一個“黑盒子”。同時，這本書的“實戰”部分也非常紮實。它提供的案例不僅僅是簡單的demo，而是涵蓋瞭實際應用中可能遇到的各種場景，比如在圖像識彆中如何處理數據增強，在自然語言處理中如何構建序列模型等等。書中的代碼組織清晰，邏輯嚴謹，並且有詳細的注釋，讓我可以輕鬆地理解每一行代碼的含義。我跟著書中的例子，一步步地實現瞭幾個小項目，感覺自己對TensorFlow的掌握程度有瞭質的飛躍。這本書對於想要係統學習TensorFlow，並且希望能夠將其應用到實際項目中的讀者來說，絕對是不可多得的佳作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經有幾年工作經驗的後端開發者，我一直對人工智能領域抱有濃厚的興趣，尤其是在接觸到一些智能化的業務需求後，我意識到掌握TensorFlow這樣的核心技術已經變得越來越迫切。我之前也斷斷續續地看過一些TensorFlow相關的在綫課程和博客，但總感覺缺乏係統性，知識點比較零散。這次入手《TensorFlow入門與實戰 計算機人工智能 TensorFlow技術解析與實戰新版》，我最看重的是它的“實戰”部分，希望能夠快速上手，將學習到的知識應用到實際工作中。這本書的結構設計得非常好，它從搭建開發環境開始，逐步深入到各種常用的模型和技術。書中的案例非常豐富，涵蓋瞭計算機視覺、自然語言處理、推薦係統等多個熱門領域，而且每個案例都提供瞭詳細的代碼實現和運行說明。我最喜歡的是書中對於模型評估和優化的講解，這部分內容對於提升模型性能至關重要，而書中給齣的各種技巧和方法，如正則化、Dropout、學習率衰減等，都非常實用。另外，我還驚喜地發現書中對一些進階主題，比如TensorFlow Serving和TensorFlow Lite也有所涉及，這為我將來部署模型和開發移動端應用提供瞭很好的指引。總的來說，這本書為我提供瞭一個非常完整的學習路徑，讓我能夠快速地將TensorFlow融入到我的技術棧中。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機專業學生，平時也會關注一些人工智能的最新動態。TensorFlow的名氣自然不用說，但一直覺得它的文檔和官方教程對於初學者來說還是有些晦澀難懂，我嘗試過幾次，但總覺得抓不住重點，學習效率不高。直到我看到瞭《TensorFlow入門與實戰》這本書。這本書的特點在於它的“新版”和“技術解析與實戰”這幾個關鍵詞。我尤其看重“技術解析”這一點，因為我希望不僅僅是知道怎麼用，更想理解它為什麼這麼設計，背後的原理是什麼。書中的確做到瞭這一點，它沒有迴避TensorFlow的底層架構和核心概念，而是用清晰易懂的方式進行瞭解釋，比如計算圖（Computational Graph）的工作機製，自動求導（Autogradient）的實現原理，這些對我理解深度學習的優化過程非常有幫助。而且，書中的實戰部分，從基礎的綫性迴歸到復雜的捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），都有涵蓋，並且提供瞭完整的代碼和詳細的步驟。讓我印象深刻的是，書中對一些常見的坑和難點都有所提及，並且給齣瞭解決方案，這大大節省瞭我自己摸索的時間。總而言之，這本書對於想要深入理解TensorFlow並進行實際項目開發的讀者來說，是一本非常寶貴的參考資料，它兼顧瞭理論深度和實踐廣度。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都覺得人工智能是一個既神秘又令人興奮的領域，而TensorFlow又是實現這一切的重要工具。但要真正掌握它，並不僅僅是調用API那麼簡單，我需要理解它背後的思想和運作機製。《TensorFlow入門與實戰 計算機人工智能 TensorFlow技術解析與實戰新版》這本書，給瞭我一個非常棒的學習體驗。它不僅僅是一本“菜鳥教程”，更像是一本“老司機”的經驗分享。作者在講解每一個概念的時候，都力求深入淺齣，把復雜的概念用最直觀的方式呈現齣來。比如，在講到神經網絡的層和激活函數時，作者會用非常形象的比喻來解釋它們的作用，讓我一下子就明白瞭。而且，書中對於TensorFlow的API講解也非常細緻，對於每一個函數的參數、返迴值都進行瞭清晰的說明，這對於避免我們在使用API時産生誤解非常有幫助。更重要的是，書中提供瞭大量的“實戰”環節，讓我們能夠親手去搭建、訓練和評估各種模型，這不僅僅是機械地復製粘貼代碼，而是讓我真正地去思考，去理解模型的構建邏輯和參數調整的重要性。我尤其喜歡書中對一些常見錯誤和問題的分析，這些都是在學習過程中最容易遇到的障礙，而有瞭這本書的指導，我可以少走很多彎路。