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内容简介

本书主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建。从基础知识入手，将使用TensorFlow 的各种方式贯穿于整本书的讲解之中，并结合实际的深度学习任务展示终深度学习系统的效果。本书涉及卷积神经网络、循环神经网络等核心的技术，并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型。在后半部分，本书介绍了更加高级的使用 TensorFlow 的技巧，并给出了分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法。通过学习本书，你将能够使用 TensorFlow 完成从简单到高级应用系统构建的技术。 本书适合计算机相关专业的学生、软件工程师、深度学习开发者、架构师、CTO 等技术人员阅读。

作者简介

Tom Hope 是一位应用机器学习研究者和数据科学家，在学术界和工业界拥有广泛的背景。他领导了跨领域的数据科学和深度学习的研发团队。 Yehezkel S. Resheff 是机器学习和数据挖掘领域的应用研究人员。在读博士期间，他的工作主要围绕开发机器学习和深度学习方法来分析可穿戴设备和物联网的数据。他在英特尔和Microsoft公司领导了深度学习的研发工作。 Itay Lieder 是机器学习和计算神经科学领域的应用研究人员。在研究生学习期间，他开发了用于模拟低级知觉的计算方法。他曾在大型跨国公司工作，在文本分析、Web挖掘领域从事深度学习研发。

网友热评

比较基础，偏向工程实践

图书目录

前言1 第1章引言5 1.1走入深度学习5 1.2TensorFlow：名字中的含义8 1.3高层次概览9 1.4本章总结11 第2章随之“流”动：启动与运行TensorFlow12 2.1安装TensorFlow12 2.2HelloWorld14 2.3MNIST16 2.4softmax回归17 2.5本章总结24 第3章理解TensorFlow基础知识25 3.1计算图25 3.2图、会话和提取数据26 3.3流动的张量32 3.4变量、占位符和简单的优化41 3.5本章总结52 第4章卷积神经网络53 4.1卷积神经网络简介53 4.2MNIST：第二轮55 4.3CIFAR1063 4.4本章总结71 第5章文本I：文本及序列的处理，以及TensorBoard可视化72 5.1序列数据的重要性72 5.2循环神经网络简介73 5.3处理RNN的文本序列87 5.4本章总结97 第6章文本II：词向量、高级RNN和词嵌入可视化99 6.1词嵌入介绍99 6.2word2vec101 6.3预训练词嵌入，高级RNN110 6.4本章总结116 第7章TensorFlow抽象与简化117 7.1本章概述117 7.2contrib.learn121 7.3TFLearn136 7.4本章总结156 第8章队列、线程和数据读取158 8.1输入管道158 8.2TFRecord159 8.3队列162 8.4完全多线程的输入管道168 8.5本章总结172 第9章分布式TensorFlow173 9.1分布式计算173 9.2TensorFlow元素175 9.3分布式示例180 9.4本章总结187 第10章用TensorFlow导出和提供服务模型188 10.1保存和导出模型188 10.2TensorFlowServing简介199 10.3本章总结209 附录A模型构建和使用TensorFlowServing的建议210