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黄文坚 著

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店铺： 北京京广博图书图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121309120

商品编码：29637532038

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2017-02-01

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作者介绍

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1    TensorFlow基础  1

1.1  TensorFlow概要  1

1.2  TensorFlow编程模型简介  4

2    TensorFlow和其他深度学习框架的对比  18

2.1  主流深度学习框架对比  18

2.2  各深度学习框架简介  20

3    TensorFlow第一步  39

3.1  TensorFlow的编译及安装  39

3.2  TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字  46

4    TensorFlow实现自编码器及多层感知机  55

4.1  自编码器简介  55

4.2  TensorFlow实现自编码器  59

4.3  多层感知机简介  66

4.4  TensorFlow实现多层感知机  70

5    TensorFlow实现卷积神经网络  74

5.1  卷积神经网络简介  74

5.2  TensorFlow实现简单的卷积网络  80

5.3  TensorFlow实现进阶的卷积网络  83

6    TensorFlow实现经典卷积神经网络  95

6.1  TensorFlow实现AlexNet  97

6.2  TensorFlow实现VGGNet  108

6.3  TensorFlow实现GoogleInceptionNet  119

6.4  TensorFlow实现ResNet  143

6.5  卷积神经网络发展趋势  156

7    TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec  159

7.1  TensorFlow实现Word2Vec  159

7.2  TensorFlow实现基于LSTM的语言模型  173

7.3  TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier  188

8    TensorFlow实现深度强化学习  195

8.1  深度强化学习简介  195

8.2  TensorFlow实现策略网络  201

8.3  TensorFlow实现估值网络  213

9    TensorBoard、多GPU并行及分布式并行  233

9.1  TensorBoard  233

9.2  多GPU并行  243

9.3  分布式并行  249

10    TF.Learn从入门到精通  259

10.1  分布式Estimator  259

10.2  深度学习Estimator  267

10.3  机器学习Estimator  272

10.4  DataFrame  278

10.5  监督器Monitors  279

11    TF.Contrib的其他组件  283

11.1  统计分布  283

11.2  Layer模块  285

11.3  性能分析器tfprof   293

参考文献  297

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目录

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踏入人工智能的广阔天地：从零开始的机器学习与深度学习实战之旅 在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，从智能助手到自动驾驶，从个性化推荐到医疗诊断，AI的触角无处不在。而要深入理解并驾驭这股强大的技术浪潮，掌握机器学习与深度学习的核心知识与实践技能，已成为当下许多人职业发展和个人探索的必然选择。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一次充满实践乐趣的探索之旅，旨在带领您从机器学习的基石出发，逐步构建起对深度学习的深刻认知，并最终掌握如何运用强大的工具和技术解决实际问题。我们将抛开复杂的数学推导，聚焦于概念的清晰理解与代码的实际运用，让您在动手实践中，感受AI的魅力与力量。 第一部分：机器学习的基石——理解数据的语言 在深入AI的殿堂之前，我们需要先学会如何“读懂”数据。数据是AI的血液，而机器学习则是让机器从数据中学习规律、做出预测和决策的关键技术。 数据预处理与探索性数据分析（EDA）： 任何一个成功的机器学习项目都离不开对数据的细致处理。本部分将详细介绍如何收集、清洗、转换和探索数据。您将学习到如何处理缺失值、异常值，如何进行特征工程，以及如何使用可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）直观地理解数据的分布、关系和潜在模式。我们将通过实际案例，演示如何从原始数据中挖掘出有价值的信息，为后续的建模打下坚实基础。 监督学习入门： 监督学习是机器学习中最常见也是最易于理解的一类。我们将从最基础的概念入手，讲解分类（Classification）与回归（Regression）任务的区别与应用场景。 分类算法： 您将学习到逻辑回归（Logistic Regression）的原理与应用，它如何将数据划分到不同的类别；探索决策树（Decision Tree）的构建过程，如何通过一系列判断规则做出预测；理解支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的核心思想，如何找到最优的决策边界；以及K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法的直观思路。我们将通过代码示例，演示这些算法在二分类和多分类问题上的应用。 回归算法： 学习如何预测连续数值，如房价预测、股票价格预测等。您将掌握线性回归（Linear Regression）的原理，理解其如何通过拟合直线来预测目标值；深入了解多项式回归，当线性关系不足以描述数据时如何选择更复杂的模型。 无监督学习：发现隐藏的结构： 在许多情况下，我们并没有明确的标签来指导学习。无监督学习正是解决这类问题的利器。 聚类算法： 您将学习K-Means聚类算法，它如何将数据点分组到不同的簇中，以及其在市场细分、用户画像等方面的应用。 降维技术： 面对高维数据，我们常常需要将其压缩到更低的维度，以降低计算复杂度并去除冗余信息。本部分将介绍主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），它如何找到数据方差最大的方向来表示数据。 模型评估与调优： 构建模型只是第一步，如何评估模型的性能并进行优化同样至关重要。您将学习各种评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）以及均方误差（Mean Squared Error, MSE）等，并理解过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的概念。我们将重点讲解交叉验证（Cross-Validation）技术，以及网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数调优方法，确保模型的泛化能力。 第二部分：深度学习的核心——神经网络的奥秘 当数据量庞大且模式复杂时，传统的机器学习算法可能难以应对。深度学习，作为机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络，能够自动学习到数据的深层抽象特征，从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。 神经网络基础： 您将从最简单的感知机（Perceptron）开始，理解神经元的工作原理，以及如何将它们连接成网络。我们将详细讲解激活函数（Activation Functions）的作用，如Sigmoid、ReLU等，以及它们如何引入非线性，使得神经网络能够学习更复杂的函数。 前向传播与反向传播： 学习神经网络是如何进行预测（前向传播）以及如何通过误差反向传播（Backpropagation）来更新网络参数，以最小化预测误差。理解梯度下降（Gradient Descent）及其变种（如Adam、SGD）在模型训练中的核心作用。 经典深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）： 专为处理图像数据而设计。您将深入理解卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）以及全连接层（Fully Connected Layer）的工作原理，并学习如何构建CNN模型来解决图像分类、目标检测等问题。我们将通过实际案例，演示如何利用预训练模型进行迁移学习。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 适用于处理序列数据，如文本、时间序列等。您将理解RNN如何处理序列信息，以及LSTM如何解决RNN的长期依赖问题。我们将探讨RNN在文本生成、机器翻译等任务中的应用。 深度学习框架实战： 我们将重点介绍当下最主流的深度学习框架之一（请读者自行根据上下文理解，例如TensorFlow或PyTorch，但在此不明确提及具体名称），带领您从零开始构建和训练深度学习模型。您将学习如何加载数据集、定义模型架构、编译模型、训练模型以及进行模型评估。通过大量代码示例，让您亲手体验深度学习的强大。 第三部分：进阶探索与应用——自然语言处理（NLP）的魅力 自然语言处理（NLP）是AI领域中最具挑战性也是最有前景的方向之一，它致力于让计算机理解、解释和生成人类语言。 文本预处理： 学习如何将原始文本数据转换为机器可理解的格式。您将掌握分词（Tokenization）、词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）、去除停用词（Stop Words Removal）等关键技术。 词向量表示： 理解词汇的语义信息如何被编码成向量。您将学习传统的词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），并重点掌握基于深度学习的词向量技术，如Word2Vec、GloVe，以及更先进的预训练模型（如BERT、GPT系列）的思想和应用。 NLP任务实战： 文本分类： 如情感分析、垃圾邮件检测、新闻主题分类等。您将学习如何利用RNN、CNN或Transformer模型来完成这些任务。 序列标注： 如命名实体识别（NER）、词性标注（POS Tagging）。 文本生成： 如机器翻译、摘要生成、对话系统。 Transformer与注意力机制： 深入理解Transformer架构及其核心的注意力机制（Attention Mechanism），这是当前NLP领域最成功的模型之一。您将学习它如何克服RNN的局限性，并在各种NLP任务中取得SOTA（State-of-the-Art）的性能。 谁适合阅读本书？ 编程爱好者： 具备Python编程基础，渴望将编程技能应用于前沿的AI技术。 在校学生： 计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业的学生，希望系统学习机器学习与深度学习知识。 在职开发者： 希望拓展技术栈，进入AI领域，提升职业竞争力的工程师。 对AI充满好奇的探索者： 无论您是否有编程背景，只要您对人工智能的未来充满好奇，渴望了解它是如何工作的，本书都将是您的理想入门读物。 本书的特色： 实践导向： 大量贴近实际应用的代码示例，让您边学边练，快速上手。 概念清晰： 深入浅出地讲解核心概念，避免晦涩难懂的数学公式，注重直观理解。 循序渐进： 从基础的机器学习概念到复杂的深度学习模型，层层递进，难度适中。 前沿技术： 涵盖当前AI领域的热点技术和模型，让您紧跟技术发展的步伐。 通过本书的学习，您将不仅掌握一系列强大的AI工具和技术，更重要的是，您将培养出独立解决AI问题的能力，为开启您在人工智能领域的精彩篇章打下坚实的基础。让我们一起踏上这段激动人心的AI探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

作为一名对自然语言处理（NLP）领域有浓厚兴趣的读者，我选择技术书籍时，NLP部分的覆盖深度是我的核心考量点之一。当前NLP的焦点已经完全转移到了基于Transformer架构的大型语言模型（LLM）。我非常希望看到这本书在介绍NLP模块时，能将重点放在如何利用TensorFlow高效地构建和训练类似BERT或GPT的基础结构。这不仅仅是使用`tf.keras.layers.MultiHeadAttention`那么简单，我更想知道如何高效地管理长序列的输入，如何处理注意力机制中的内存瓶颈，以及如何利用分布式策略来加速预训练过程。如果作者能提供一个从头开始实现一个简化版Transformer的完整案例，而不是仅仅展示如何加载一个预训练好的Hugging Face模型，那这本书的深度和价值将远远超过那些停留在基础CNN/RNN的教材。我期待它能成为我进军前沿NLP研究的坚实跳板。

评分☆☆☆☆☆

我已经尝试了好几本关于深度学习的书籍，但很多都停留在对经典模型（如LeNet、AlexNet）的复述上，缺乏对前沿进展的跟进。这个领域发展得太快了，如果一本教材不能及时反映最新的研究成果和最佳实践，很快就会过时。我特别关注的是关于迁移学习和模型部署的部分。在实际工程应用中，我们很少从零开始训练一个巨大的模型，学会如何有效地利用预训练模型进行微调，以及如何将训练好的模型转换成轻量级的、适合边缘设备或移动端部署的格式（比如TensorFlow Lite），是至关重要的技能。我期待这本书能提供详尽的操作指南，而不是泛泛而谈。特别是如果能讲解一下如何在TensorFlow生态系统中处理模型版本控制和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，那这本书的实用价值将无可估量，直接从学习资料跃升为项目参考手册。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对市面上动辄标榜“从零开始”的教程常常持保留态度，因为“零”对于不同背景的人来说定义千差万别。我更看重的是作者在内容组织上的层次感和递进逻辑。如果这本书能巧妙地将基础的张量操作，逐步过渡到复杂的神经网络构建，并且在每一步都提供了清晰的“为什么”而不是仅仅停留在“怎么做”，那它就成功了一半。我特别好奇它对数据预处理这一环节的处理方式。在实际项目中，数据清洗和特征工程往往占据了项目时间的大头，如果书中能给出一些高效处理非结构化数据，比如文本或时间序列数据的技巧，并结合现代的`tf.data`管道优化，那绝对是加分项。我希望能看到作者关于模型性能调优的真知灼见，比如如何利用TensorBoard进行有效的诊断，以及如何选择合适的优化器和学习率调度策略。如果能加入一些关于分布式训练的入门介绍，哪怕只是概念层面，也会让这本书的价值更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

我个人的学习习惯偏向于通过阅读高质量的源代码来理解框架的精髓，而不是仅仅依赖官方文档的解释。我希望这本书在讲解核心概念时，能适当地“揭开盖子”，让我看到底层是如何实现的。例如，在讲解反向传播时，如果能结合计算图（Computation Graph）的概念，清晰地展示梯度是如何流经各个节点并进行累积的，这会极大地帮助我建立起对梯度下降的直观理解。我对于算法的“美感”很在意，如果作者能在代码实现中体现出优雅和效率，比如用更Pythonic或更TensorFlow原生（Native）的方式来解决问题，而不是生搬硬套其他框架的思路，我会非常欣赏。此外，如果书中能对不同类型的损失函数的数学原理和适用场景进行深入的对比分析，而不是简单地罗列，那将对我构建自定义损失函数大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

这本新书的封面设计真是抓人眼球，那种简洁中带着科技感的配色，一下就让我联想到了数据流动的画面。我之前断断续续地学过一些机器学习的基础概念，但总感觉缺乏一个系统性的、能将理论与实践紧密结合的工具。很多教程要么过于理论化，充斥着晦涩的数学推导，看得人昏昏欲睡；要么就是代码堆砌，等你真的想深入理解底层逻辑时，又找不到清晰的解释。我尤其关注那种能否真正帮助我上手解决实际问题的书籍，毕竟，理论是骨架，实操才是血肉。如果这本书能在代码示例的选取上更贴近当下工业界的热点应用，比如推荐系统或者更复杂的序列预测任务，那对我来说简直是福音。我希望它不仅仅是教我如何调用API，而是能深入剖析`tf.function`背后的优化机制，或者讲解自定义层（Custom Layers）的最佳实践。市场上这类书籍汗牛充栋，但真正能让人“读懂”并“用起来”的凤毛麟角，所以，我对此书抱有很高的期待，希望能一扫我心中对深度学习框架的迷茫。