TensorFlow AI移动项目开发实战 杰夫·唐Jeff Tang 使用TensorFlow为多个移动平台构建智能深度学习和强化学习应用程序
9787111712664
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作者杰夫·唐（Jeff Tang）
出版社机械工业出版社
ISBN9787111712664
出版时间2022-09
装帧平装
货号684629788633
上书时间2023-08-18
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基本信息: 书名：TensorFlow AI移动项目开发实战 ISBN:9787111712664 定价：109 出版社：机械工业出版社 内容简介 本书主要介绍使用TensorFlow为多个移动平台构建智能深度学习和强化学习应用程序。内容涵盖了10余个由TensorFlow提供支持并从头开始构建的完整的iOS、Android和树莓派应用程序，可在设备上离线运行各种TensorFlow模型：从计算机视觉、语音识别和自然语言处理到生成对抗网络以及AlphaZero（如深度强化学习）。你将学习如何使用或再训练现有的模型、构建模型以及开发能运行这些模型的智能移动应用程序，并通过分步教程快速掌握如何构建此类应用程序，同时学会利用大量宝贵的故障排除技巧来避免实现过程中的许多陷阱。
目录 原书序
原书前言
关于作者
关于技术审校者
第1章移动TensorFlow入门 //1
1.1TensorFlow的安装 //1
1.1.1在MacOS上安装TensorFlow //2
1.1.2在GPU驱动的Ubuntu操作系统上安装TensorFlow //3
1.2Xcode的安装 //7
1.3Android Studio的安装 //7
1.4TensorFlow Mobile与TensorFlow Lite对比 //9
1.5运行TensorFlow iOS示例应用程序 //10
1.6运行TensorFlow Android示例应用程序 //10
1.7小结 //11
第2章基于迁移学习的图像分类 //12
2.1迁移学习的基本原理与应用 //12
2.2利用Inception v3模型进行再训练 //13
2.3利用MobileNet模型进行再训练 //19
2.4再训练模型在iOS示例应用程序中的应用 //21
2.5再训练模型在Android示例应用程序中的应用 //22
2.6在iOS应用程序中添加TensorFlow //23
2.6.1在Objective-C的iOS应用程序中添加TensorFlow //23
2.6.2在Swift的iOS应用程序中添加TensorFlow //28
2.7在Android应用程序中添加TensorFlow //32
2.8小结 //35
第3章目标检测与定位 //36
3.1目标检测概述 //36
3.2TensorFlow目标检测API的安装 //38
3.2.1快速安装和示例 //38
3.2.2预训练模型的应用 //39
3.3SSD-MobileNet和Faster RCNN再训练模型 //42
3.4在iOS中使用目标检测模型 //47
3.4.1手动构建TensorFlow iOS库 //47
3.4.2在应用程序中使用TensorFlow iOS库 //48
3.4.3为iOS应用程序添加目标检测功能 //50
3.5YOLO2应用：另一种目标检测模型 //55
3.6小结 //57
第4章图像艺术风格迁移 //58
4.1神经风格迁移概述 //58
4.2快速神经风格迁移模型训练 //59
4.3在iOS中应用快速神经风格迁移模型 //61
4.3.1添加并测试快速神经风格迁移模型 //61
4.3.2应用快速神经风格迁移模型的iOS代码分析 //62
4.4在Android中应用快速神经风格迁移模型 //64
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