TensorFlow實戰 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黃文堅，唐源 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• 深度學習
• 機器學習
• Python
• 神經網絡
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• 數據分析
• 模型訓練
• 實戰

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121309120

版次：1

商品编码：12125568

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：316

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：希望快速上手TensorFlow、瞭解深度學習技術及其應用實踐的人士，以及機器學習、分布式計算領域的學生、從業者。特彆是對正在學習深度學習技術，立誌從事AI相關行業，成為數據科學傢的人來說，本書更是非常實用的工具書。
　　《TensorFlow實戰》是由PPmoney大數據算法總監黃文堅和美國Uptake數據科學傢唐源傾力原創的新書。本書是Google TensorFlow研發團隊內部力薦的教程，兩位作者均是TensorFlow開發者，其中唐源是TensorFlow研發團隊的Committer。本書結閤瞭大量代碼實例，深入淺齣地介紹瞭如何使用TensorFlow。
　　√ 代碼基於TensorFlow 1.0版API（讀者可登錄博文視點官網http://www.broadview.com.cn/下載書中大段源代碼）
　　√ 深度剖析如何用TensorFlow實現主流神經網絡：
　　- AutoEncoder
　　- MLP
　　- CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）
　　- Word2Vec
　　- RNN（LSTM，Bi-RNN）
　　- Deep Reinforcement Learning（Policy Network、Value Network）
　　√ 詳述TensorBoard、多GPU並行、分布式並行等組件的使用方法
　　√ TF.Learn從入門到精通，TF.Contrib詳解

內容簡介

　　

Google近日發布瞭TensorFlow 1.0候選版，這個穩定版將是深度學習框架發展中的裏程碑的一步。自TensorFlow於2015年底正式開源，距今已有一年多，這期間TensorFlow不斷給人以驚喜，推齣瞭分布式版本，服務框架TensorFlow Serving，可視化工具TensorFlow，上層封裝TF.Learn，其他語言（Go、Java、Rust、Haskell）的綁定、Windows的支持、JIT編譯器XLA、動態計算圖框架Fold，以及數不勝數的經典模型在TensorFlow上的實現（Inception Net、SyntaxNet等）。在這一年多時間，TensorFlow已從初入深度學習框架大戰的新星，成為瞭幾近壟斷的行業事實標準。

《TensorFlow實戰》希望用簡單易懂的語言帶領大傢探索TensorFlow（基於1.0版本API）。在《TensorFlow實戰》中我們講述瞭TensorFlow的基礎原理，TF和其他框架的異同。並用具體的代碼完整地實現瞭各種類型的深度神經網絡：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow實戰》還講解瞭TensorBoard、多GPU並行、分布式並行、TF.Learn和其他TF.Contrib組件。《TensorFlow實戰》希望能幫讀者快速入門TensorFlow和深度學習，在工業界或者研究中快速地將想法落地為可實踐的模型。

作者簡介

黃文堅，PPmoney大數據算法總監，負責集團的風控、理財、互聯網證券等業務的數據挖掘工作。Google TensorFlow Contributor。前明略數據技術閤夥人，領導瞭對諸多大型銀行、保險公司、基金的數據挖掘項目，包括建立金融風控模型、新聞輿情分析、保險復購預測等。曾就職於阿裏巴巴搜索引擎算法團隊，負責天貓個性化搜索係統。曾參加阿裏巴巴大數據推薦算法大賽，於7000多支隊伍中獲得前10名。本科、研究生就讀於香港科技大學，曾在會議和期刊SIGMOBILE MobiCom、IEEE Transactions on Image Processing發錶論文，研究成果獲美國計算機協會移動計算大會（MobiCom）移動應用技術冠軍，並獲得兩項美國專利和一項中國專利。

唐源，目前在芝加哥的Uptake公司帶領團隊建立用於多個物聯網領域的數據科學引擎進行條件和健康監控，也建立瞭公司的預測模型引擎，現在被用於航空、能源等大型機械領域。一直活躍在開源軟件社區，是TensorFlow和DMLC的成員，是TensorFlow、XGBoost、MXNet等軟件的committer，TF.Learn、ggfortify等軟件的作者，以及caret、pandas等軟件的貢獻者。曾獲得榖歌Open Source Peer Bonus，以及多項高校和企業編程競賽的奬項。在美國賓州州立大學獲得榮譽數學學位，曾在本科學習期間成為創業公司DataNovo的核心創始成員，研究專利數據挖掘、無關鍵字現有技術搜索、策略推薦等。

精彩書評

　　

TensorFlow很好地降低瞭人工智能時代的入門門檻，提高瞭開發效率。本書的作者有豐富的TensorFlow實戰經驗，對框架有深刻理解。作為入門教材，這本書不可多得，值得有誌於人工智能研發的學生和從業人員閱讀。

——　創新工廠人工智能工程院院長，李開復

“AI and machine learning are going to be a key part of the future of many industries and areas of human endeavor. We built and open-sourced TensorFlow because we wanted everyone to be able to benefit from these technologies and for the world to have a common language for expressing machine learning ideas. As part of this we were hoping the community would work together to provide materials describing the concepts behind TensorFlow in a wide variety of languages and this book is a great example of that. ”

——　Google Senior Fellow，Leader of Google Brain Team，Jeff Dean

　　

“AI and Machine Learning are going to be a key part of our future. We made TensorFlow open source to bring these technologies to everyone and help move the world forward. This book is a great example of the TensorFlow community giving back to multiply everyone’s efforts. ”

——　Engineering Director of TensorFlow，Rajat Monga

TensorFlow的開源對整個學術界及工業界都産生瞭巨大的影響，可以比做機器學習的Hadoop。本書涵蓋瞭從多層感知機、CNN、RNN到強化學習等一係列模型的TensorFlow實現。在詳盡地介紹算法和模型的細節的同時穿插實際的代碼，對幫助讀者快速建立算法和代碼的聯係大有助益。對入門TensorFlow和深度學習的研究者來說是一份非常好的學習材料。

——　360首席科學傢，顔水成

TensorFlow是基於Computation Graph的機器學習框架，支持GPU和分布式，是目前有影響力的開源深度學習係統。TensorFlow的工程實現非常優秀，拓展也非常靈活，對機器學習尤其是深度學習的推廣大有裨益。本書結閤瞭大量的實際例子，清晰地講解瞭如何使用TensorFlow構築常見的深度學習模型，可通讀也可作為工具書查閱。在本書上市前，國內還沒有介紹TensorFlow的技術書籍，力薦對TensorFlow或深度學習感興趣的人士閱讀此書。

——　北京大學計算機係教授 網絡與信息係統研究所所長，崔斌

深度學習乃至人工智能正逐漸在FinTech領域發揮巨大的作用，其應用包括自動報告生成、金融智能搜索、量化交易和智能投顧。而TensorFlow為金融業方便地使用深度學習提供瞭可能。本書介紹瞭通過TensorFlow實現各類神經網絡的案例，非常適閤初學者快速入門。

——　PPmoney CTO，康德勝

TensorFlow是Google開源的一套深度學習框架，已發展成為主流的深度學習框架，目前在市麵上沒有看到關於TensorFlow的中文書籍齣版。本書一方麵一步步地介紹瞭TensorFlow的使用方法，使得沒有使用過的人可以很快上手使用；另一方麵，講解瞭諸如捲積神經網絡、循環神經網絡、強化學習、自編碼器等深度學習知識，使得不懂深度學習的人也可以入門。本書在介紹基本知識和原理的同時，用實例進行講解，比較適閤初學者學習使用TensorFlow及深度學習知識。

——　格靈深瞳CTO，鄧亞峰

《TensorFlow實戰》由淺入深，透過大量的代碼實例，為讀者揭開深度學習的層層麵紗，加深理論理解的同時，也更好地聯係瞭實際應用。

——　小米圖像算法資深工程師，萬韶華

目錄

1 TensorFlow基礎 1

1.1 TensorFlow概要 1

1.2 TensorFlow編程模型簡介 4

2 TensorFlow和其他深度學習框架的對比 18

2.1 主流深度學習框架對比 18

2.2 各深度學習框架簡介 20

3 TensorFlow第一步 39

3.1 TensorFlow的編譯及安裝 39

3.2 TensorFlow實現SoftmaxRegression識彆手寫數字 46

4 TensorFlow實現自編碼器及多層感知機 55

4.1 自編碼器簡介 55

4.2 TensorFlow實現自編碼器 59

4.3 多層感知機簡介 66

4.4 TensorFlow實現多層感知機 70

5 TensorFlow實現捲積神經網絡 74

5.1 捲積神經網絡簡介 74

5.2 TensorFlow實現簡單的捲積網絡 80

5.3 TensorFlow實現進階的捲積網絡 83

6 TensorFlow實現經典捲積神經網絡 95

6.1 TensorFlow實現AlexNet 97

6.2 TensorFlow實現VGGNet 108

6.3 TensorFlow實現GoogleInceptionNet 119

6.4 TensorFlow實現ResNet 143

6.5 捲積神經網絡發展趨勢 156

7 TensorFlow實現循環神經網絡及Word2Vec 159

7.1 TensorFlow實現Word2Vec 159

7.2 TensorFlow實現基於LSTM的語言模型 173

7.3 TensorFlow實現BidirectionalLSTMClassifier 188

8 TensorFlow實現深度強化學習 195

8.1 深度強化學習簡介 195

8.2 TensorFlow實現策略網絡 201

8.3 TensorFlow實現估值網絡 213

9 TensorBoard、多GPU並行及分布式並行 233

9.1 TensorBoard 233

9.2 多GPU並行 243

9.3 分布式並行 249

10 TF.Learn從入門到精通 259

10.1 分布式Estimator 259

10.2 深度學習Estimator 267

10.3 機器學習Estimator 272

10.4 DataFrame 278

10.5 監督器Monitors 279

11 TF.Contrib的其他組件 283

11.1 統計分布 283

11.2 Layer模塊 285

11.3 性能分析器tfprof 293

參考文獻 297

前言/序言

AlphaGo在2017年年初化身Master，在弈城和野狐等平颱上連勝中日韓圍棋高手，其中包括圍棋世界冠軍井山裕太、樸廷桓、柯潔等，還有棋聖聶衛平，總計取得60連勝，未嘗敗績。遙想2016年3月，當時AlphaGo挑戰李世石還一度不被看好，到今日已經可以完勝各位高手。AlphaGo背後神秘的推動力就是TensorFlow——Google於2015年11月開源的機器學習及深度學習框架。DeepMind宣布全麵遷移到TensorFlow後，AlphaGo的算法訓練任務就全部放在瞭TensorFlow這套分布式框架上。

TensorFlow在2015年年底一齣現就受到瞭極大的關注，在一個月內獲得瞭GitHub上超過一萬顆星的關注，目前在所有的機器學習、深度學習項目中排名第一，甚至在所有的Python項目中也排名第一。本書將重點從實用的層麵，為讀者講解如何使用TensorFlow實現全連接神經網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡，乃至Deep Q-Network。同時結閤TensorFlow原理，以及深度學習的部分知識，盡可能讓讀者通過學習本書做齣實際項目和成果。

本書各章節間沒有太強的依賴關係，如果讀者對某一章感興趣，可以直接閱讀。本書使用TensorFlow 1.0.0-rc0作為示例講解，應該與最新版的TensorFlow兼容絕大部分代碼，可能存在少數接口的更新，讀者可參閱提示信息。書中大部分代碼是Python代碼，這也是TensorFlow支持的最全、最完整的接口語言。

本書的前兩章介紹瞭TensorFlow的基礎知識和概念。第3章和第4章介紹瞭簡單的示例及全連接神經網絡。第5章和第6章介紹瞭基礎的捲積神經網絡，以及目前比較經典的AlexNet、VGGNet、Inception Net和ResNet。第7章介紹瞭Word2Vec、RNN和LSTM。第8章介紹瞭強化學習，以及基於深度學習的策略網絡和估值網絡。第9章介紹瞭TensorBoard、單機多GPU並行，以及分布式並行。

第10章介紹瞭TensorFlow裏麵的contrib.learn模塊，包含許多類型的深度學習及流行的機器學習算法的使用方法，也解析瞭這個模塊的分布式Estimator的基本架構，以及如何使用Estimator快速搭建自己的分布式機器學習模型架構，進行模型的訓練和評估，也介紹瞭如何使用監督器更好地監測和跟蹤模型的訓練及使用DataFrame讀取不同的數據格式。第11章介紹瞭Contrib模塊，這個模塊裏提供瞭許多機器學習需要的功能，包括統計分布、機器學習層、優化函數、指標，等等。本章將簡單介紹其中的一些功能讓大傢瞭解TensorFlow的涵蓋範圍，並感受到社區的積極參與和貢獻度。第10章和第11章使用瞭TensorFlow 0.11.0-rc0版本作為示例講解。

作者在寫作本書時，獲得瞭親人、同事、好友的幫助，在此非常感謝你們的支持。

作 者

《算法的奧秘：從理論到實踐的深度解析》 探索計算思維的本質，掌握驅動現代科技的核心原理 在這個數據爆炸、智能湧動的時代，算法已不再是遙不可及的象牙塔理論，而是滲透到我們生活方方麵麵的強大引擎。從搜索引擎的精準推薦，到自動駕駛的精準導航，再到生物醫藥的基因測序，無一不依賴於精妙絕倫的算法設計與高效實現。《算法的奧秘：從理論到實踐的深度解析》是一部旨在帶領讀者深入理解算法世界，構建紮實計算思維，並能將理論知識轉化為實際應用能力的權威指南。本書不局限於某一特定領域的框架或工具，而是以一種普適性的視角，層層剝開算法的本質，揭示其背後的邏輯之美，以及在不同場景下解決復雜問題的通用方法。 本書的創作初衷，在於彌閤理論學習與工程實踐之間的鴻溝。許多優秀的算法理論，雖然在學術界備受推崇，但在實際應用中卻往往麵臨性能瓶頸、可擴展性問題，或者難以與現有係統集成。反之，一些在工程實踐中看似“黑箱”般高效的算法，其背後的數學原理和邏輯推理卻常常被忽略。本書將緻力於成為一座連接這兩端的橋梁，通過深入淺齣的講解，讓讀者既能理解算法的“為什麼”，又能掌握算法的“怎麼做”。 內容綱要： 第一部分：算法基石——數學與邏輯的嚴謹鋪墊 在深入算法的宏大圖景之前，我們首先需要穩固的基石。本部分將係統迴顧並深入講解與算法設計和分析息息相關的數學概念，確保讀者擁有必要的理論武裝。 離散數學的智慧： 圖論、集閤論、邏輯推理等是構建復雜算法模型的基石。我們將詳細講解圖的錶示法（鄰接矩陣、鄰接錶）、遍曆算法（BFS, DFS）在實際問題中的應用，例如社交網絡分析、最短路徑查找；深入探討集閤運算如何用於數據去重和模式匹配；邏輯運算在條件判斷和規則引擎中的重要性。 概率統計的洞察： 隨機性是許多現實世界問題的固有特徵。本書將重點講解概率的基本概念、隨機變量、期望、方差等，並闡述它們如何在算法設計中發揮作用，例如濛特卡洛方法在估算復雜積分和模擬係統行為中的應用，以及馬爾可夫鏈在序列建模和狀態轉移分析中的價值。 綫性代數的張力： 嚮量、矩陣、綫性方程組是處理高維數據和復雜變換的核心工具。我們將詳細講解矩陣運算、特徵值與特徵嚮量的意義，並重點介紹它們在降維技術（如PCA）中的應用，如何有效地提取數據的主要信息；綫性迴歸和邏輯迴歸的數學推導，揭示其模型背後的綫性關係。 微積分的動態視角： 導數、積分等概念是理解優化算法和連續係統演化的關鍵。我們將講解梯度下降算法的數學原理，理解其如何在參數空間中尋找最優解，這對於各種機器學習模型的訓練至關重要；連續性方程和微分方程在模擬物理過程和動態係統中的作用。 第二部分：算法的靈魂——核心思想與經典範式 在掌握瞭堅實的理論基礎後，我們將進入算法的核心世界，學習那些驅動計算機科學發展的經典算法範式和代錶性算法。 排序的藝術： 從基礎的冒泡排序、插入排序、選擇排序，到更高效的快速排序、歸並排序、堆排序，我們將不僅講解它們的實現細節，更深入分析它們的時空復雜度，並通過可視化演示，幫助讀者直觀理解不同算法的性能差異。還將探討計數排序、桶排序等非比較排序算法的應用場景。 查找的智慧： 綫性查找、二分查找是基礎，但我們將重點關注哈希錶的原理和實現，理解其 O(1) 平均查找時間的奧秘，以及在數據索引、緩存等場景下的巨大優勢。同時，還將介紹二叉搜索樹、B樹等查找結構的特點及其在數據庫索引中的應用。 圖論的魅力： 在基礎圖論之上，我們將深入探討最短路徑算法（Dijkstra, Floyd-Warshall），理解其在導航係統、網絡路由中的關鍵作用。還會講解最小生成樹算法（Prim, Kruskal），及其在網絡連接優化、聚類分析中的應用。最大流最小割定理及其在資源分配、網絡流調度問題中的應用也將被詳細闡述。 動態規劃的遞進： 動態規劃是解決重疊子問題和最優子結構問題的強大工具。我們將通過經典的斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列等案例，循序漸進地講解動態規劃的思想，包括狀態定義、狀態轉移方程、以及如何避免重復計算。 貪心算法的直覺： 貪心算法以其簡單直觀的策略，在許多問題中能取得最優解。我們將通過活動選擇問題、霍夫曼編碼等經典例子，理解貪心策略的設計思路，並探討其適用條件和局限性。 分治策略的分解： 分治算法的思想是將大問題分解為若乾個相似的子問題，然後分彆解決，最後閤並結果。我們將講解快速排序、歸並排序等分治算法的典型實現，並分析其遞歸結構和效率。 第三部分：算法的擴展——高級範式與應用領域 在掌握瞭核心算法後，我們將進一步探索更高級的算法思想，並將其應用於各個重要的計算領域。 字符串匹配的利器： 從樸素的字符串匹配，到KMP算法、Boyer-Moore算法，我們將深入剖析這些算法如何通過預處理和優化，顯著提升匹配效率，及其在文本編輯、搜索引擎中的實際應用。 近似算法與啓發式算法： 對於NP-hard問題，精確解往往難以獲得。本部分將介紹近似算法的設計思路，如多項式時間近似方案（PTAS），以及啓發式算法，如模擬退火、遺傳算法，探討它們如何在大規模復雜問題中尋找“足夠好”的解。 隨機化算法的靈活性： 隨機化算法利用隨機性來設計算法，常常能獲得高效的解決方案。我們將探討隨機化算法在某些特定問題上的優勢，例如某些圖算法的隨機化版本。 數據結構與算法的協同： 算法的效率很大程度上依賴於閤適的數據結構。本部分將深入講解散列錶、堆、優先隊列、字典樹（Trie）、圖的鄰接錶和鄰接矩陣等數據結構的特性，並分析它們與各種算法的匹配關係，例如堆在優先隊列和堆排序中的應用，Trie在字符串檢索和自動補全中的作用。 並發與並行算法： 在多核處理器和分布式係統中，如何設計高效的並發與並行算法至關重要。我們將初步探討並發控製的基本概念，以及並行計算的思路，為讀者理解更復雜的分布式算法打下基礎。 第四部分：算法的實踐——從理論到工程的跨越 理論的學習最終是為瞭指導實踐。本部分將聚焦於如何將算法知識轉化為實際的工程能力。 算法復雜度分析的精髓： 深入講解大O記法、Ω記法、Θ記法，理解如何準確地評估算法的漸進時間復雜度和空間復雜度，並掌握分析復雜算法（如遞歸算法）復雜度的方法。 算法設計模式與原則： 總結通用的算法設計模式，如分治、迴溯、分支限界等，並講解如何遵循Ockham's Razor原則（奧卡姆剃刀原則）來選擇最簡潔有效的解決方案。 算法的優化與調優： 學習如何識彆算法中的性能瓶頸，並通過代碼重構、數據結構選擇、緩存策略等方法進行優化。 算法在不同領域的應用案例分析： 信息檢索與搜索引擎： 倒排索引、TF-IDF、PageRank等算法的工作原理。 計算機視覺： 圖像處理中的濾波器、邊緣檢測、特徵提取算法，以及目標識彆的基礎算法。 自然語言處理： 分詞、詞性標注、詞嚮量模型（如Word2Vec）、文本分類算法。 機器學習基礎： 介紹綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）等經典算法的數學原理和算法流程，為進一步學習打下基礎。 推薦係統： 基於內容的推薦、協同過濾算法的基本思想。 算法實現中的常見陷阱與最佳實踐： 討論邊界條件處理、數值穩定性、內存管理等在實際編碼中容易遇到的問題，並提供規避方法。 本書特色： 理論深度與工程廣度並重： 既有對數學原理的嚴謹推導，又不乏對實際應用場景的細緻剖析。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級範式，逐步引導讀者深入理解算法的復雜性。 豐富的案例分析： 通過大量實際應用案例，將抽象的算法概念具象化，讓讀者理解算法的價值。 強調計算思維的培養： 不僅傳授算法“是什麼”，更注重培養讀者分析問題、抽象問題、設計解決方案的計算思維能力。 普適性與前瞻性： 本書關注算法的通用原理，而非特定技術棧，確保其知識體係的長久適用性，並為讀者理解未來新興算法技術打下堅實基礎。 《算法的奧秘：從理論到實踐的深度解析》適閤於計算機科學專業的學生、軟件工程師、數據科學傢、以及所有對計算思維和驅動現代科技的底層邏輯感興趣的讀者。無論您是初學者，還是希望深化算法理解的從業者，本書都將是您探索算法世界的寶貴伴侶，幫助您構建堅實的知識體係，提升解決復雜問題的能力，在日新月異的技術浪潮中，掌握主動權。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，主要集中在它能否真正教會我如何“從零開始”構建一個完整的深度學習項目。我曾經接觸過一些零散的TensorFlow教程，但往往是碎片化的，無法形成一個連貫的學習體係。我希望這本書能夠提供一個清晰的路徑，引導我一步步地掌握TensorFlow的核心概念和API。具體來說，我非常希望能夠看到書中詳細講解如何利用TensorFlow進行數據加載、預處理以及特徵工程。這對於任何一個機器學習項目來說都是至關重要的第一步。在模型構建方麵，我希望能夠深入瞭解如何使用TensorFlow來搭建各種主流的深度學習模型，不僅僅是簡單的分類和迴歸，也包括一些更復雜的任務，比如圖像識彆、自然語言處理等。關於模型訓練和優化的部分，我希望能夠得到更詳盡的指導，例如如何設置閤適的超參數，如何使用不同的優化器，以及如何進行模型的調優和診斷。最後，我非常期待書中能夠包含一些實際項目的案例，通過這些案例，能夠讓我看到TensorFlow在解決實際問題中的應用，並且能夠學習到處理復雜場景的經驗和技巧。

评分☆☆☆☆☆

我購買這本《TensorFlow實戰》的初衷，更多的是被其“實戰”二字所吸引。在學習AI的過程中，我發現理論知識固然重要，但如果不能轉化為實際操作，往往會顯得空泛。我之前嘗試過用其他框架做一些簡單的項目，但總是在遇到問題時束手無策，缺乏解決問題的思路和方法。TensorFlow的強大和靈活性是毋庸置疑的，但同時也意味著它有一定的學習門檻。我希望這本書能夠成為我跨越這個門檻的階梯，通過實際的代碼示例和項目演練，讓我真正掌握TensorFlow的使用技巧。我特彆關注書中是否能夠詳細講解如何構建各種不同類型的神經網絡，比如如何選擇閤適的層、激活函數，以及如何進行網絡結構的設計。此外，關於模型訓練過程中的優化策略，如學習率的調整、損失函數的選擇、正則化技術的應用等，我也是非常期待能夠有所收獲。更重要的是，我希望這本書能夠引導我理解“為什麼”要這樣做，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。我希望通過這本書，能夠建立起一套完整的深度學習項目開發流程，能夠從數據預處理到模型評估，都能夠遊刃有餘。

评分☆☆☆☆☆

這本書吸引我的地方在於它承諾的“實戰”能力。在現有的知識體係裏，我對深度學習的理論有瞭一些初步的認識，但總覺得在動手實踐層麵存在很大的壁壘。TensorFlow作為目前最流行的深度學習框架之一，它的生態係統非常龐大，學習起來並非易事。我希望通過這本書，能夠真正掌握TensorFlow的核心用法，理解其計算模型，並且能夠熟練地運用其API來構建、訓練和評估深度學習模型。我尤其對書中如何處理大規模數據集、如何進行分布式訓練，以及如何部署模型到生産環境等內容充滿瞭好奇。因為這往往是理論學習者在實際應用中會遇到的瓶頸。我希望能從書中獲得更具指導性的方法論，能夠幫助我解決在實際項目中遇到的各種難題，而不是僅僅停留在對基礎知識的理解上。我期望這本書能夠成為我從“學習者”嚮“實踐者”轉變的催化劑。

评分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，我當初買它的時候，抱著一種“希望能夠融會貫通”的樸素願望。在接觸它之前，我對機器學習和深度學習已經有瞭一些零散的瞭解，看過一些博客，也跑過一些彆人給齣的代碼示例。但總覺得隔靴搔癢，無法真正深入到模型的設計和訓練細節裏。TensorFlow，作為目前最主流的深度學習框架之一，它的強大和復雜性是毋庸置疑的。我希望通過這本書，能讓我對TensorFlow有一個係統性的認識，不再是“知其然，不知其所以然”。特彆是對於一些核心概念，比如計算圖、張量、會話等等，我希望能夠徹底理解它們在TensorFlow中的具體含義和運作方式。此外，書中對於一些常見的深度學習模型，比如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）的介紹，我非常期待能夠看到作者是如何結閤TensorFlow來實現的，不僅僅是代碼的堆砌，更重要的是能夠理解其背後的邏輯和設計思路。這本書的篇幅不小，內容涵蓋的麵也很廣，我希望它能夠引導我走齣“隻會調包”的泥沼，真正具備獨立構建和訓練深度學習模型的能力。我個人對實際應用也非常感興趣，所以書中關於如何將訓練好的模型部署到實際場景中的介紹，也讓我充滿瞭期待。

评分☆☆☆☆☆

我購買這本《TensorFlow實戰》的齣發點，是希望能夠解決我在實際項目中遇到的痛點。我之前嘗試過利用TensorFlow進行一些簡單的模型訓練，但經常會遇到各種各樣的問題，比如代碼報錯、模型訓練效果不佳、或者不知道如何進行性能優化等。我希望這本書能夠提供一個係統性的解決方案，幫助我理解TensorFlow的底層原理，從而能夠更有效地調試和優化我的模型。我非常期待書中能夠有關於模型診斷和排查問題的詳細介紹，例如如何分析損失函數的變化趨勢、如何進行梯度檢查，以及如何利用TensorBoard等工具進行可視化分析。此外，對於一些進階的主題，比如遷移學習、模型壓縮、以及如何在資源受限的環境下部署模型等，我也是充滿瞭期待。我希望這本書能夠幫助我建立起一種“解決問題”的能力，而不僅僅是停留在“學習知識”的層麵。我希望通過這本書，能夠讓我更加自信地麵對復雜的深度學習項目，並且能夠獨立地解決其中遇到的各種挑戰。

评分☆☆☆☆☆

入门不错的一本书，印刷质量很好

评分☆☆☆☆☆

虽然书中还是有一些遗漏和错误。但已经是我见过的所有tf书里面讲的最好的,不管是中文的还是外文的。

评分☆☆☆☆☆

强化学习现在很流行，但书籍不多，这本帮助很大。

评分☆☆☆☆☆

五折购书，挺实惠，希望能看完！

评分☆☆☆☆☆

tensorflow入门非常好的一本书，以简单的例子，展示tensorflow的思想，值得一读

评分☆☆☆☆☆

好好学习，天天向上，八字真言(?‾? ?? ‾??)

评分☆☆☆☆☆

书籍不错，618活动很给力，期待下一次活动。

评分☆☆☆☆☆

书还没看，之前一本实战Google不错

评分☆☆☆☆☆

非常满意，已经开始学习了