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201千字 字数
2018-06-01 发行日期
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主编推荐语

机器学习领域资深工程师撰写，TensorFlow高效学习指南。

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最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。

目录

  • 版权信息
  • 译者序
  • 译者简介
  • 前言
  • 第1章 引言
  • 1.1 走入深度学习
  • 1.2 TensorFlow：名字中的含义
  • 1.3 高层次概览
  • 1.4 本章总结
  • 第2章 随之“流”动：启动与运行TensorFlow
  • 2.1 安装TensorFlow
  • 2.2 Hello World
  • 2.3 MNIST
  • 2.4 softmax回归
  • 2.5 本章总结
  • 第3章 理解TensorFlow基础知识
  • 3.1 计算图
  • 3.2 图、会话和提取数据
  • 3.3 流动的张量
  • 3.4 变量、占位符和简单的优化
  • 3.5 本章总结
  • 第4章 卷积神经网络
  • 4.1 卷积神经网络简介
  • 4.2 MNIST：第二轮
  • 4.3 CIFAR10
  • 4.4 本章总结
  • 第5章 文本I：文本及序列的处理，以及TensorBoard可视化
  • 5.1 序列数据的重要性
  • 5.2 循环神经网络简介
  • 5.3 处理RNN的文本序列
  • 5.4 本章总结
  • 第6章 文本II：词向量、高级RNN和词嵌入可视化
  • 6.1 词嵌入介绍
  • 6.2 word2vec
  • 6.3 预训练词嵌入，高级RNN
  • 6.4 本章总结
  • 第7章 TensorFlow抽象与简化
  • 7.1 本章概述
  • 7.2 contrib.learn
  • 7.3 TFLearn
  • 7.4 本章总结
  • 第8章 队列、线程和数据读取
  • 8.1 输入管道
  • 8.2 TFRecord
  • 8.3 队列
  • 8.4 完全多线程的输入管道
  • 8.5 本章总结
  • 第9章 分布式TensorFlow
  • 9.1 分布式计算
  • 9.2 TensorFlow元素
  • 9.3 分布式示例
  • 9.4 本章总结
  • 第10章 用TensorFlow导出和提供服务模型
  • 10.1 保存和导出模型
  • 10.2 TensorFlow Serving简介
  • 10.3 本章总结
  • 附录A 模型构建和使用TensorFlow Serving的建议
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。