简明的TensorFlow 2
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作者李锡涵,李卓桓,朱金鹏
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115546685
出版时间2020-09
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数236页
字数348千字
定价99元
货号SC:9787115546685
上书时间2024-05-08
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商品详情
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作者简介:
李锡涵，谷歌开发者专家（机器学习领域），北京大学信息科学技术学院智能科学系理学硕士，本科毕业于浙江大学竺可桢学院混合班。曾获全国青少年信息学奥林匹克联赛一等奖，美国大学生数学建模竞赛特等奖。曾在多智能体会议AAMAS和自然语言处理会议COLING上发表学术论文。现研究方向为强化学习在优化领域的实际应用，即将赴伦敦大学学院攻读计算机博士学位。开源在线入门手册《简单粗暴TensorFlow 2》作者。本书封面插图作者。
李卓桓，谷歌开发者专家（机器学习领域）。清华大学本科，中欧国际工商学院EMBA，北京邮电大学计算机博士在读。现任PreAngel合伙人，Plug and Play Ventures Partner，关注种子期AI创业项目。zixia BBS、叽歪网创始人，曾任优酷网首席科学家、水木清华BBS站长、ChinaRen系统工程师。拥有丰富的互联网创业投资和编程经验，著有《Linux网络编程》《反垃圾邮件接近手册》《智能问答与深度学习》《Chatbot从0到1：对话式交互设计实践指南》等技术书。GitHub 8000+ Star 开源项目 Wechaty 作者。
朱金鹏，华为高级软件工程师，前谷歌开发者专家（机器学习领域），从事Android系统和运行时设计开发9年，在Android系统、运行时、机器学习等领域都有较深入的研究和探索。积极参与谷歌技术社区活动并进行技术分享。欢迎关注作者的微信公众号deepinthinking。
主编推荐:
TensorFlow 中国研发负责人李双峰，Google 全球生态系统项目负责人倾力推荐；
3位 ML GDE 共同创作，以“即时执行”视角带你领略 TensorFlow 2 的全新开发模式；
TensorFlow 2降低机器学习门槛，促使机器学习无处不在；
一本书让你快速入门 TensorFlow 2，同时掌握多端部署能力！
本书不仅仅是一本 TensorFlow 2 工具书，它除了有零门槛的入门章节与简明的用法示例外，还兼有基础理论的介绍以及面向应用场景的扩展章节。本书摒弃了传统软件工具书严肃刻板的教学风格，围绕实际代码案例展开经验分享式叙述，是一本适合读者温习机器学习理论、了解 TensorFlow 用法并开拓视野的优秀技术书。
--吴康隆，加利福尼亚大学戴维斯分校博士研究生，《简单高效LaTeX》作者
媒体评论:
本书以简洁的方式讲解 TensorFlow 2，为你开启深度学习编程进阶之旅。
——汪军，伦敦大学学院计算机科学系教授
本书不仅仅是一本 TensorFlow 2 工具书，它除了有零门槛的入门章节与简明的用法示例外，还兼有基础理论的介绍以及面向应用场景的扩展章节。本书摒弃了传统软件工具书严肃刻板的教学风格，围绕实际代码案例展开经验分享式叙述，是一本适合读者温习机器学习理论、了解 TensorFlow 用法并开拓视野的优秀技术书。
——吴康隆，加利福尼亚大学戴维斯分校博士研究生，《简单高效LaTeX》作者
一直想写一本关于 TensorFlow 2 的书，可惜忙于创业无暇投入。有幸从 0 到 1 见证了好友锡涵、卓桓和金鹏的新书落地，作为一个过来人，深知不易。本书从算法科学家的视角切入，由浅入深带你逐步掌握 TensorFlow 2 的核心模块和常见用例。本书作为官方文档的补充学习材料，具有独特的参考价值。
——彭靖田，品览联合创始人兼CTO，《深入理解TensorFlow：架构设计与实现原理》作者
内容简介:
本书围绕TensorFlow 2的概念和功能展开介绍，旨在以“即时执行”视角帮助读者快速入门TensorFlow。本书共分5篇：基础篇首先介绍了TensorFlow的安装配置和基本概念，然后以深度学习中常用的卷积神经网络、循环神经网络等网络结构为例，介绍了使用TensorFlow建立和训练模型的方式，最后介绍了TensorFlow中常用模块的使用方法；部署篇介绍了在服务器、嵌入式设备和浏览器等平台部署TensorFlow模型的方法；大规模训练篇介绍了在TensorFlow中进行分布式训练和使用TPU训练的方法；扩展篇介绍了多种TensorFlow生态系统内的常用及前沿工具；高级篇则为进阶开发者介绍了TensorFlow程序开发的更多深入细节及技巧。
目录:
第0章 TensorFlow 概述 1
基础篇
第1章 TensorFlow 的安装与环境配置 4
1.1 一般安装步骤 4
1.2 GPU 版本 TensorFlow 安装指南 6
1.2.1 GPU 硬件的准备 6
1.2.2 NVIDIA 驱动程序的安装 6
1.2.3 CUDA Toolkit 和 cuDNN 的安装 8
1.3 第一个程序 8
1.4 IDE 设置 9
1.5* TensorFlow 所需的硬件配置 10
第2章 TensorFlow 基础 12
2.1 TensorFlow 1+1 12
2.2 自动求导机制 14
2.3 基础示例：线性回归 15
2.3.1 NumPy 下的线性回归 16
2.3.2 TensorFlow 下的线性回归 17
第3章 TensorFlow 模型建立与训练 19
3.1 模型与层 19
3.2 基础示例：多层感知器（MLP） 22
3.2.1 数据获取及预处理：tf.keras.datasets 23
3.2.2 模型的构建：tf.keras.Model 和 tf.keras.layers 24
3.2.3 模型的训练：tf.keras.losses 和 tf.keras.optimizer 25
3.2.4 模型的评估：tf.keras.metrics 26
3.3 卷积神经网络（CNN） 28
3.3.1 使用 Keras 实现卷积神经网络 29
3.3.2 使用 Keras 中预定义的经典卷积神经网络
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