TensorFlow 乃是由 Google Brain 团队所开发的开源机器学习框架。其被广泛应用于各类机器学习与深度学习的领域,像是神经网络、自然语言处理以及图像识别等等。

这里给大家推荐一本《TensorFlow 实战:Google 深度学习框架》书籍。

TensorFlow实战精讲:《TensorFlow 实战:Google 深度学习框架》(附PDF下载)_深度学习

《TensorFlow 实战:Google 深度学习框架》全方位涵盖了 TensorFlow 的核心概念与技术,从基础的知识到高级的应用均有详尽的阐释,不但介绍了 TensorFlow 的基本操作,还包含了如何凭借 TensorFlow 来进行图像分类、自然语言处理等实际任务的实战例子。

不管是初涉此领域的新手,还是具备一定基础的从业人士,都能够从中获取富有价值的知识。

书籍目录内容

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

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第2章 TensorFlow环境搭建

2.1 TensorFlow的主要依赖包
2.1.1 Protocol Buffer
2.2 TensorFlow安装
2.3 TensorFlow测试样例

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第3章 TensorFlow入门

3.1 TensorFlow计算模型——计算图
3.2 TensorFlow数据模型——张量
3.3 TensorFlow运行模型——会话
3.4 TensorFlow实现神经网络

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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

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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

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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

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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

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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(LTSM)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

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第9章 TensorBoard可视化

9.1 TensorBoard简介
9.2 TensorFlow计算图可视化
9.3 监控指标可视化

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第10章 TensorFlow计算加速

10.1 TensorFlow使用GPU
10.2 深度学习训练并行模式
10.3 多GPU并行
10.4 分布式TensorFlow

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