具体描述
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。
目录信息
第1章 引言5
1.1 走入深度学习5
1.2 TensorFlow：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
2.2 Hello World14
2.3 MNIST16
2.4 softmax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
4.2 MNIST：第二轮55
4.3 CIFAR1063
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
6.2 word2vec101
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
7.2 contrib.learn121
7.3 TFLearn136
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
8.2 TFRecord159
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
9.2 TensorFlow 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
10.2 TensorFlow Serving简介199
10.3 本章总结209
附录A 模型构建和使用TensorFlow Serving的建议210
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我花了整整两个周末才勉强翻完前面关于数据预处理和张量操作的基础章节，坦白说，这种学习体验简直是酣畅淋漓，仿佛打通了任督二脉。它不像市面上那些泛泛而谈的入门书籍，仅仅罗列API调用；这本书的核心价值在于其对“为什么”的深度挖掘。作者似乎对每一个关键技术点都进行了“手术刀式”的解剖，深入到TensorFlow底层运行机制的脉络之中。举个例子，书中对自动微分机制的讲解，并没有止步于“链式法则”的公式复述，而是结合了计算图的构建与反向传播的具体实现路径，用代码片段模拟了数据流动的全过程，这种层次感和穿透力，是其他任何资料都难以比拟的。对于那些真正想成为“深度学习工程师”而非仅仅是“模型调用者”的人来说，这本书提供了一种坚实的基础，让你在面对生产环境中的突发问题时，能够从原理层面进行 Debug 和优化，而不是束手无策。它提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维框架和底层洞察力。
评分这本书的排版和装帧简直是工业设计的典范，那种沉甸甸的质感捧在手里，就让人对即将开启的知识之旅充满信心。纸张的选取也非常考究，墨迹清晰，没有丝毫的油腻感，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是，全书的章节划分逻辑严密，从基础概念的引入到复杂模型的构建，每一步都像精心铺设的阶梯，引导读者自然而然地向上攀登。作者在内容组织上的匠心独运，使得即便是对于初学者来说，那些晦涩难懂的数学公式和算法原理，也被分解成了易于消化的小块，配以恰到好处的图示和类比，让人感觉不是在啃一本枯燥的技术手册，而是在跟随一位经验丰富的导师进行一对一的深度讲解。例如，在介绍卷积层是如何提取特征时，书中使用的图像示例，其对比度和清晰度都是业界顶级水平，真正做到了将抽象概念具象化。整体而言，这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一件经过细致打磨的艺术品，光是翻阅它本身就是一种享受，充分体现了对阅读体验的极致追求。
评分如果非要说这本书有什么“不足”（当然，这更多是我个人对更高要求的体现），那就是它的深度和广度要求读者必须具备一定的先验知识储备。这本书显然不是为完全零基础的小白量身定制的“启蒙读物”，它更像是为那些已经掌握了Python基础和基本机器学习概念的进阶学习者准备的“进阶地图”。对于那些尚未理解反向传播原理的读者来说，直接跳入这本书可能会感到吃力。不过，正是这种高门槛，保证了书中内容的密度和专业性，使其始终保持在技术前沿的讨论层面。它不浪费任何时间去解释基础概念，而是直接将读者带到需要解决的复杂问题面前，激发读者主动去弥补知识盲区。因此，我推荐给所有希望在深度学习领域建立起扎实、系统化知识体系，并准备好迎接挑战的探索者们。这本书的价值，在于它能将你的学习曲线陡峭化，最终带来指数级的回报。
评分这本书的实战案例部分，展现出一种令人敬佩的务实精神。它没有选择那些已经被用烂的经典数据集，反而引入了一些更具挑战性和现实意义的领域问题，比如时序预测中的非平稳数据处理，或者复杂多模态数据的融合训练策略。每一个案例都被设计成一个完整的小项目，从数据获取、特征工程的精妙设计，到模型结构的定制化选择，作者都进行了极其详尽的记录和说明。特别值得一提的是，在介绍迁移学习时，书中详细对比了不同预训练模型的适用场景和微调的超参数敏感度，这种细致入微的对比分析，对于实际项目落地至关重要。我按照书中的步骤复现了一个图像分割任务，效果显著超越了我之前仅靠官方教程堆砌起来的模型。这种从理论到实践的无缝衔接，极大地提升了我的实战信心，真正做到了学完就能用，用了就能出效果的境界。
评分从语言风格上来说，这本书的作者显然是一位深谙技术写作之道的大家。他的文字简洁有力，逻辑推进如同严密的数学证明，不带一丝冗余的情绪或华丽的辞藻，完全聚焦于信息的精确传达。然而，这种严谨并不意味着刻板，在关键转折点，作者会穿插一些富有洞察力的“经验之谈”，这些片段往往一针见血，揭示了社区中流传已久却鲜有人深入探讨的“潜规则”或“最佳实践”。例如，关于GPU内存管理的优化技巧，书中提供的几个技巧，我尝试后发现直接提升了我的训练批次大小，从而加速了实验周期。这本书的阅读过程，更像是一场与一位技艺高超的匠人进行的高效、纯粹的知识交流，每一次阅读都是对效率的尊重，每一次标记都是对精髓的捕捉。它拒绝一切浮夸，只专注于提供最核心、最实用的技术养分。
评分比较基础，偏向工程实践
评分比较基础，偏向工程实践
评分不值得细读
评分不值得细读
评分不值得细读
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有