Google Tensorflow总监力荐|一本书掌握谷歌深度学习框架
今天向大家分享一本好书,由黄文坚、唐源编撰的 《TensorFlow实战》,这本书主要从实战的角度手把手教你使用TensorFlow,实现你想要的功能。需要的同学可以直接滑动到文章底部查看本书PDF版本的领取方式。TensorFlow的版本在不断更新换代,但这本经典书籍仍然是入门的很好选择。
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TensorFlow 是谷歌 2015 年开源的主流深度学习框架,目前已在谷歌、优步(Uber)、京东、小米等科技公司广泛应用。本书为使用 TesorFlow 深度学习框架的入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手 TensorFlow 和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的 TensorFlow 样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。书中包含了深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的首选参考书。
读者对象: 对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员,想要使用深度学习或 TensorFlow的数据科学家、工程师,希望了解深度学习的大数据平台工程师,对人工智能、机器学习感兴趣的在校学生,希望找深度学习相关岗位的求职人员,等等。
这本书有什么?
教程目录
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
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原文地址:https://blog.csdn.net/python123456_/article/details/142737548
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