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TensorFlow技术解析与实战

TensorFlow技术解析与实战

李嘉璇
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内容简介

TensorFlow?是谷歌公司发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起,深TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程,实现一个自定义操作,并行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识;实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络(CNN、RNN和自编码网络等),并对MINIST数据集行训练,讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用;提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API,还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用,以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。zui后,附录中列出一些可供参考的公数据集,并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。   本书深浅出,理论联系实际,实战案例新颖,基于zui新的TensorFlow 1.1版本,涵盖TensorFlow的新特性,非常适合对深度学习和TensorFlow感兴趣的读者阅读。
【推荐语】
- 领导“谷歌大脑”的工程师Jeff Dean发来寄语 - 李航、余凯等人工智能领域专家倾力推荐 - 基于TensorFlow 1.1,包揽TensorFlow的新特性 - 技术内容全面,实战案例丰富,视野广阔 - 人脸识别、语音识别、图像和语音相结合等热一应俱全 TensorFlow是深度学习的zui流行的框架之一,极适合新手门。谷歌公司正致力于建立一个相关软件和机器学习模型的源生态系统,这是人工智能发展的技术风口。 本书基于TensorFlow1.1版本,深TensorFlow基础原理、设计理念、编程模型、源码分析和模型构建、工业界应用、大规模数据训练等。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。 “基础篇” · 人工智能门,学习深度学习的方法。 · TensorFlow基础原理、设计架构和编程模型。 · 常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列及线程、实现一个自定义OP。 · TensorBorad可视化的全面解析。 · 源码分析。 · 神经网络(CNN和RNN)的发展演化以及如何用TensorFlow实现这些网络。 · 第三方上层框架Keras和TFLearn的应用。 “实战篇” · 用TensorFlow实现第1个神经网络。 · 用TensorFlow实现CNN、RNN、LSTM和自动编码器的各种示例。 · TensorFlow在人脸识别、语音识别、智能机器人、语音和图像相结合以及生成式对抗网络(GAN)等领域的实际应用。 “提高篇” · TensorFlow的分布式原理、架构和模式。 · 移动端发(Android、iOS和树莓派)。 · TensorFlow的新特性,线性代数编程框架XLA、调试器Debugger、动态图Fold、生产环境Serving。 · TensorFlow和Kubernetes相结合。 · TensorFlowOnSpark。 · 硬件计算加速。 · 机器学习的评测体系。 本书深浅出,理论联系实际,实战案例新颖,适合对TensorFlow感兴趣的各层次读者阅读。
【作者】
李嘉璇,创建TensorFlow交流社区(tf.greatgeekgrace.com),活跃于国内各大技术社区,知乎编程问题回答者。致力于人工智能的研究,对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用有浓厚兴趣。有过上百篇论文阅读和深度学习经验,处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘经验,参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛,曾任职百度研发工程师。
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