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
参考文献 297
· · · · · · (收起)
具体描述
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。
用户评价
##与其说这是一本讲Tensorflow的书，我更愿意把他作为一本国内少有的深度学习入门书，外加tensorflow的基本使用教学，很适合作为深度学习的科普教材来看。
评分##都是tensorflow代码，熟悉工具，没办法深入方向。
评分##与其说这是一本讲Tensorflow的书，我更愿意把他作为一本国内少有的深度学习入门书，外加tensorflow的基本使用教学，很适合作为深度学习的科普教材来看。
评分##不适合我这种初学者
评分##未能免俗地读了这本书。。虽然书里的内容大部分是Tensorflow文档里面已经有的，但组织成一本书看起来更方便一些。
评分##不适合我这种初学者
评分##向人工智能迈进。
评分##有原理，有实践。非常赞。
评分如标题所说，确实只是一本关于tensorflow一些实际案例的讲解，既没有对于tensorflow框架作详细介绍，也没有对CNN和RNN详细的讲解，LSTM也就放了个截图，没有原理的讲解，通篇就是实际上手的代码，有利于看完别的书理解以后再来试手。比tensorflow的官方文档要好一些。
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