具体描述
产品特色
编辑推荐
√ 前谷歌专家、现Tensorflow创业新贵，新版力邀现谷歌专家加盟，共话新版核心技术与前沿案例。
√ 本书前版作为业界首著伴随Tensorflow火遍全球，旨在面向生产|商业场景，彻底贯通原理|实践。
√ 深入原理|走访主创|结合真实项目，AI、ML团队争相赞誉力荐，与Tensorflow一道成为事实标准。
√ 代码全面升级为1.4+版，重点关注新版功能，增设专题论述TF高层封装和深度学习自然语言应用。
内容简介
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。
第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时，第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外，第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。
《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师，希望了解深度学习的大数据平台工程师，对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。
作者简介
郑泽宇，2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获卡内基梅隆大学计算机硕士学位，前谷歌高级工程师，现为才云科技(Caicloud.io)联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题，带领团队成功开发国内成熟的分布式TensorFlow深度学习平台，在机器学习、人工智能领域有着丰富的经验。
梁博文，谷歌工程师。2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获哥伦比亚大学计算机硕士学位，同年加入谷歌翻译组，参与并领导了多个项目，负责了3个语言的翻译模型的研发工作，在自然语言处理方面有丰富经验，在统计翻译模型、神经网络翻译模型、语料数据清洗等方面均有深入研究。
精彩书评
终于等到这本TensorFlow技术书的升级。这本书和其他介绍技术框架的书不太一样，它从深度学习简介开始，一点一点深入到TensorFlow的使用，同时把算法和框架的使用结合起来，让读者在了解框架的同时，还能够更深入地了解深度学习算法的原理。示例代码注释详尽，语言风格通俗易懂，算法介绍由浅入深，可谓是难得的好书。
——冯博 TalkingData 数据科学家
本书由浅入深，介绍了TensorFlow在典型场景中的应用实践，提供分布式训练等大量实例，是TensorFlow开发者和深度学习爱好者的优选参考资料。
——陈迪豪 第四范式先知平台架构师
Google的每一次技术发布，都会成为万众瞩目的焦点。TensorFlow从开源到现在，已经吸引了众多开发者、机器学习爱好者、科研和企业用户贡献代码，新功能如雨后春笋般出现，迭代周期之短，响应速度之快，业界少有。其独特的张量（Tensor）和图（Graph）构建算法模型的方式让人耳目一新，给模型设计者更大的自由度。TensorFlow的入门学习资源也琳琅满目，让人无从选择，《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》这本书，从基本概念到完整模型，从抽象理论到工程实现，涵盖了图像、文本领域的常用方法，以及可视化和分布式计算等高级主题，相信开卷之后大有裨益，助力开发者完成产品级应用落地。
——赵永科 阿里云资深研发工程师
Google的深度学习开源方案TensorFlow近年来在人工智能领域被广泛使用并大放异彩。本书不仅对深度神经网络的底层技术做了讲解，还提供了TensorFlow在图像处理、语义理解、性能加速、数据可视化等方面的实战案例，浓缩了大量开发知识和实践经验，是一本非常有参考价值的TensorFlow中文著作。
陈运文 达观数据董事长兼CEO
TensorFlow作为主流的深度学习框架，已经被积极地应用于各类商业产品中，成为机器学习工程师必须了解的知识。本书不仅介绍了深度学习的发展及应用，还提供了环境搭建教程及实际问题的解决技巧。本书避免了晦涩数学公式所带来的负担，通俗易懂。建议想要入门并了解深度学习理论和应用的朋友们阅读！
——赵越 普华永道高级数据科学家
本书作者以美国知名大学读研的学识、Google全职算法专家的经验，从0到1系统地讲解了深度学习以及非常受欢迎的深度学习框架TensorFlow的相关知识，提供了多种场景的应用实例，是深度学习应用领域的代表性作品。
——向光 北京数问科技有限公司创始人、CEO，
Carnegie Mellon University计算机博士
这是一本关于TensorFlow实战的书，通俗易懂，深入浅出，强烈建议大家持卷品读！
——唐建 蒙特利尔大学深度学习算法中心助理教授
目录
第1章 深度学习简介
1.1 人工智能、机器学习与深度学习
1.2 深度学习的发展历程
1.3 深度学习的应用
1.3.1 计算机视觉
1.3.2 语音识别
1.3.3 自然语言处理
1.3.4 人机博弈
1.4 深度学习工具介绍和对比
小结
第2章 TensorFlow环境搭建
2.1 TensorFlow的主要依赖包
2.1.1 Protocol Buffer
2.1.2 Bazel
2.2 TensorFlow安装
2.2.1 使用Docker安装
2.2.2 使用pip安装
2.2.3 从源代码编译安装
2.3 TensorFlow测试样例
小结
第3章 TensorFlow入门
3.1 TensorFlow计算模型——计算图
3.1.1 计算图的概念
3.1.2 计算图的使用
3.2 TensorFlow数据模型——张量
3.2.1 张量的概念
3.2.2 张量的使用
3.3 TensorFlow运行模型——会话
3.4 TensorFlow实现神经网络
3.4.1 TensorFlow游乐场及神经网络简介
3.4.2 前向传播算法简介
3.4.3 神经网络参数与TensorFlow变量
3.4.4 通过TensorFlow训练神经网络模型
3.4.5 完整神经网络样例程序
小结
第4章 深层神经网络
4.1 深度学习与深层神经网络
4.1.1 线性模型的局限性
4.1.2 激活函数实现去线性化
4.1.3 多层网络解决异或运算
4.2 损失函数定义
4.2.1 经典损失函数
4.2.2 自定义损失函数
4.3 神经网络优化算法
4.4 神经网络进一步优化
4.4.1 学习率的设置
4.4.2 过拟合问题
4.4.3 滑动平均模型
小结
第5章 MNIST数字识别问题
5.1 MNIST数据处理
5.2 神经网络模型训练及不同模型结果对比
5.2.1 TensorFlow训练神经网络
5.2.2 使用验证数据集判断模型效果
5.2.3 不同模型效果比较
5.3 变量管理
5.4 TensorFlow模型持久化
5.4.1 持久化代码实现
5.4.2 持久化原理及数据格式
5.5 TensorFlow最佳实践样例程序
小结
第6章 图像识别与卷积神经网络
6.1 图像识别问题简介及经典数据集
6.2 卷积神经网络简介
6.3 卷积神经网络常用结构
6.3.1 卷积层
6.3.2 池化层
6.4 经典卷积网络模型
6.4.1 LeNet-5模型
6.4.2 Inception-v3模型
6.5 卷积神经网络迁移学习
6.5.1 迁移学习介绍
6.5.2 TensorFlow实现迁移学习
小结
第7章 图像数据处理
7.1 TFRecord输入数据格式
7.1.1 TFRecord格式介绍
7.1.2 TFRecord样例程序
7.2 图像数据处理
7.2.1 TensorFlow图像处理函数
7.2.2 图像预处理完整样例
7.3 多线程输入数据处理框架
7.3.1 队列与多线程
7.3.2 输入文件队列
7.3.3 组合训练数据（batching）
7.3.4 输入数据处理框架
7.4 数据集（Dataset）
7.4.1 数据集的基本使用方法
7.4.2 数据集的高层操作
小结
第8章 循环神经网络
8.1 循环神经网络简介
8.2 长短时记忆网络（LSTM）结构
8.3 循环神经网络的变种
8.3.1 双向循环神经网络和深层循环神经网络
8.3.2 循环神经网络的dropout
8.4 循环神经网络样例应用
小结
第9章 自然语言处理
9.1 语言模型的背景知识
9.1.1 语言模型简介
9.1.2 语言模型的评价方法
9.2 神经语言模型
9.2.1 PTB数据集的预处理
9.2.2 PTB数据的batching方法
9.2.3 基于循环神经网络的神经语言模型
9.3 神经网络机器翻译
9.3.1 机器翻译背景与Seq2Seq模型介绍
9.3.2 机器翻译文本数据的预处理
9.3.3 Seq2Seq模型的代码实现
9.3.4 注意力机制
小结
第10章 TensorFlow高层封装
10.1 TensorFlow高层封装总览
10.2 Keras介绍
10.2.1 Keras基本用法
10.2.2 Keras高级用法
10.3 Estimator介绍
10.3.1 Estimator基本用法
10.3.2 Estimator自定义模型
10.3.3 使用数据集（Dataset）作为Estimator输入
小结
第11章 TensorBoard可视化
11.1 TensorBoard简介
11.2 TensorFlow计算图可视化
11.2.1 命名空间与TensorBoard图上节点
11.2.2 节点信息
11.3 监控指标可视化
11.4 高维向量可视化
小结
第12章 TensorFlow计算加速
12.1 TensorFlow使用GPU
12.2 深度学习训练并行模式
12.3 多GPU并行
12.4 分布式TensorFlow
12.4.1 分布式TensorFlow原理
12.4.2 分布式TensorFlow模型训练
小结
精彩书摘
推 荐 序 1
“互联网+”的大潮催生了诸如“互联网+外卖”、“互联网+打车”、“互联网+家政”等众多商业模式的创新和创业佳话。而当“互联网+”已被写入教科书并成为传统行业都在积极践行的发展道路时，过去一年科技界的聚光灯却被人工智能和深度学习所创造的一个个奇迹所占据。从AlphaGo肆虐围棋界，到人工智能创业大军的崛起，都预示着我们即将步入“AI+”的时代：“AI+教育”、“AI+媒体”、“AI+医学”、“AI+配送”、“AI+农业”，等等，将会层出不穷。
AI在近期的爆发离不开数据“质”和“量”的提升，离不开高性能计算平台的发展，更离不开算法的进步，而深度学习则成为了推动算法进步中的一个主力军。TensorFlow作为谷歌开源的深度学习框架，包含了谷歌过去10年间对于人工智能的探索和成功的商业应用。谷歌的自动驾驶、搜索、购物、广告、云计算等产品，都无时无刻不在利用类似TensorFlow的深度学习算法将数据的价值最大化，从而创造巨大的商业价值。
TensorFlow作为一个开源框架，在极短时间内迅速圈粉并已成为github.com上耀眼的明星。然而，掌握深度学习需要较强的理论功底，用好TensorFlow又需要足够的实践和解析。开源项目和代码本身固然重要，但更重要的是使用者的经验和领域知识，以及如何将底层技术或工具采用最佳实践和模式来解决现实问题。我与作者共事多年，浏览本书后深深体会到该作品是作者在谷歌多年分布式深度学习实践经验和其理论才学的浓缩，也相信这本从入门到高级实践的读物能够为每个读者带来一个精神盛宴，并帮助计算机技术从业者在各自的业务领域打开新的思路、插上新的翅膀。
张鑫
杭州才云科技有限公司联合创始人CEO、美国卡耐基梅隆大学计算机博士
推 荐 序 2
深度学习带来的技术革命波及甚广，学术界同样早已从中受益，将深度学习广泛应用到各个学科领域。深度学习源自“古老”的神经网络技术，既标志着传统神经网络的卷土重来，也借由AlphaGo碾压人类围棋一役，开启了AI爆炸式发展的大幕。机器学习为人工智能指明道路，而深度学习则让机器学习真正落地。作为高等教育工作者，让学生了解和跟上最新技术发展的意义不言而喻。而深度学习的重要性，从近来国内外互联网巨擘对未来的展望中可见端倪——在深度学习照耀下的人工智能技术，毫无疑问是下一个时代的主角和支柱。
然而，目前深度学习的相关资料，尤其是像TensorFlow这种引领未来趋势的新技术的学习资料，普遍存在明显缺憾。
其一，中文资料非常少，而且信息零散、不成系统。这篇文章里讲一个算法，那个博客里介绍一个应用，很难让学生形成一个完整的、全局的概念体系。
其二，已有的深度学习资料大多偏重理论，对概率、统计等数学功底有很高的要求，不易激发学生的兴趣。
而这些现存问题，也正是我对泽宇这部著作寄予厚望的原因——这是一本非常适合高校学生走近深度学习的入门读物。因为它从实际问题出发，可以激发读者的兴趣，让读者可以快速而直观地享受到解决问题的成就感。同时，此书理论与实践并重，既介绍了深度学习的基本概念，为更加深入地研究深度学习奠定基础；又给出了具体的TensorFlow样例代码，让读者可以将学习成果直接运用到实践中。
我非常相信也衷心希望，有志参与深度学习未来大潮的莘莘学子，能凭借此书更快速、更扎实地开启深度学习之旅，并通过TensorFlow来实现深度学习常用算法，从而登堂入室，最终成为AI的真正驾驭者。
张铭
北京大学信息科学技术学院教授
前言/序言
序
2017年初，我曾为本书第1版写过一篇“推荐序”。后来郑泽宇邀请我共同完成第2版的写作，我从读者变成了作者，又有了许多新的感受。因此我想借着重新写序的机会，跟读者分享一下写作第2版的心路点滴。我在自然语言处理领域工作多年，这次负责撰写第9章自然语言处理的相关内容，本以为会是得心应手，然而事实上，写作的过程远比我想象中困难得多。最困难的地方在于，写作进行的时候无法及时得到读者的反馈，不能把握读者的心声——理论部分介绍多少比较合适？关于语料预处理的内容会不会令读者感到枯燥？模型的实现应该使用基本模块来搭建还是直接调用TensorFlow中的库？注意力机制有那么多变体，到底应该介绍哪一个才符合读者的期望？这些都是我在写作过程中反复思考的问题。最后书中呈现的内容，大致是我认真揣测读者的心思后，想到的在特定领域搭建应用时所要用到的最精简的知识。希望这些知识能为读者进一步学习和实践打下良好的基础。
TensorFlow的库非常丰富。除了基础的网络结构之外，很多最新的研究成果都会被迅速提交到TensorFlow的库中。而为了提供最大的灵活度，每一个结构又常常提供许多配置参数。如果将这些库、参数都一一列出，那么本书无异于一本枯燥的API说明文档，这是我们不希望看到的。因此我们本着只介绍API中最实用、最核心部分的原则，希望能帮助读者快速上手。同时我们鼓励读者多多查阅官方文档，也许你想实现的某个功能已经包含在TensorFlow官方库中了。
在这里，我想感谢郑泽宇的邀请，让我全心投入，感受到了写书的乐趣与不易，于我自己也是一个巨大的提升。还要感谢我的同事高勤和江鹏在写作过程中为我提供的宝贵意见。同时，衷心感谢在本书第1版的官方网站上留言的热心读者们，你们的建议成就了更好的第2版内容。希望读者们继续多提建议，包括希望看到哪些内容可以更详细、更深入，哪些内容可以精简，以及未来版本可以加入哪些内容等。读者们的支持永远是我们持续改进的动力！
梁博文
2017年12月
前言
“深度学习”这个词在过去的一年之中已经轰炸了媒体、技术博客甚至朋友圈。这也许正是你会读到本书的原因之一。数十年来，人工智能技术虽不断发展，但像深度学习这样在学术界和工业界皆具颠覆性的技术实在是十年难遇。可惜的是，理解和灵活运用深度学习并不容易，尤其是其复杂的数学模型，让不少感兴趣的同学很快“从入门到放弃”。在本书第1版前，很难找到从实战出发的深度学习和TensorFlow参考书，这也是笔者在工作之余熬夜撰写这本书的动力。笔者本人作为一枚标准码农、创业党，希望这本书能够帮助码农和准码农们绕过深度学习复杂的数据公式，快速上手深度学习，解决工作、学习中的实际问题。
2016年初，笔者和小伙伴们从美国谷歌辞职，回到祖国并在杭州联合创办了才云科技（Caicloud.io），为企业提供人工智能平台和解决方案。回国之初，很多企业对于TensorFlow都显示出了浓厚的兴趣，然而在深度交流之后，发现TensorFlow虽然是一款非常容易上手的工具，但是深度学习的技术并不是每一家企业都能掌握的。为了让更多的人和企业可以享受到深度学习技术带来的福利，笔者与电子工业出版社的张春雨编辑一拍即合，开始了本书的撰写工作。
使用TensorFlow实现深度学习是本书介绍的重点。本书将从TensorFlow的安装开始，依次介绍TensorFlow的基本概念、使用TensorFlow实现全连接深层神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等深度学习算法，以及TensorFlow并行化输入数据处理流程、TensorBoard可视化工具、TensorFlow高层封装、带GPU的分布式TensorFlow使用方法。在介绍使用TensorFlow实现不同深度学习算法的同时，也介绍了这些算法背后的理论，并列举了这些算法可以解决的具体问题。本书避开了枯燥复杂的数学公式，从实际问题出发，在实践中介绍深度学习的概念和TensorFlow的用法。
本书第1版出版之后，笔者收到了广大读者的踊跃来信。信中既充分肯定了第1版对他们学习TensorFlow和深度学习的帮助，又提出了对更新TensorFlow版本和其他新内容的期待，这正是笔者开始撰写第2版的强大动力。第1版中大部分示例都是与计算机视觉相关的，为了更好地介绍与自然语言处理相关的内容，笔者特别邀请了在Google翻译组工作了5年的梁博文来撰写这部分内容。第2版中将有专门的一个章节介绍语言模型、Seq2Seq模型、注意力（attention）模型等自然语言应用。
TensorFlow是一个飞速发展的工具。第1版在写作时的最新版本为0.9.0，然而到第1版出版时，谷歌已经推出了TensorFlow的第一个正式版1.0.0。相比第1版中使用的TensorFlow 0.9.0，TensorFlow 1.0.0以后的版本对API也进行了大量调整，之前的大量示例代码已经无法正常运行。第2版在更新示例API版本的同时，对TensorFlow 0.9.0之后推出的重要新功能也进行了详细介绍，希望能够帮助读者更好地使用TensorFlow。
为了让广大读者更好地理解和使用书中的示例代码，我们为大家提供了一个完全公开的GitHub代码库来维护TensorFlow不同版本的示例程序。该代码库的网址为https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial。笔者衷心地希望各位读者能够从本书中获益，这也是对我们最大的支持和鼓励。对于书中出现的任何错误或者不准确的地方，欢迎大家批评指正，并发送邮件至zeyu@caicloud.io。
读者也可以登录博文视点官网http://www.broadview.com.cn，下载本书代码或提交勘误信息。一旦勘误信息被作者或编辑确认，即可获得博文视点奖励积分，用于兑换电子书。读者可以随时浏览图书页面，查看已发布的勘误信息。
致谢
在此我要特别感谢为此书做出贡献的每一个人。
首先，我要感谢所有的读者。在第1版出版之后，我收到了大量的读者来信。这些信中表达了对本书内容的喜爱，同时也给出了非常多的宝贵建议。广大读者的支持和鼓励正是我完成第2版的最大动力。在此，我再次感谢每一位读者，希望第2版中更多的干货值得大家投入宝贵的精力去阅读。
其次，我要感谢加入第2版写作的作者梁博文。在繁重的Google日常工作的同时，梁博文经常深夜撰写自然语言处理的相关内容并调试示例代码，非常辛苦。正是因为梁博文的辛勤付出，才让第2版中的内容更加全面。
最后，我要再次感谢在第1版写作过程中给予过我大力支持的所有人。没有他们的支持也就没有这本书的诞生——
在紧张的创业之余，才云科技CEO张鑫给了我极大的支持和鼓励，让我有足够的时间投入到此书第1版的撰写工作中。
我也要感谢我的妻子温苗苗以及我的父母、岳父岳母，没有他们一直以来的支持和帮助，我不可能完成此书的写作。每当遇到困难的时候，长辈们的鼓励是我前进的最大动力。
最后，我还要感谢所有为本书付出心血的电子工业出版社的编辑们。无论在本书的定位，还是在具体的文字推敲、编辑加工、版式设计上，张春雨、刘佳禾和孙奇俏都给予了巨大的帮助。
郑泽宇
2017年12月
用户评价
对于一个致力于在计算机视觉和自然语言处理领域深耕的研究人员来说，这本书的价值体现在它对前沿研究成果的及时跟进和系统化整理。它不仅仅关注标准任务，更深入探讨了在更具挑战性的领域，比如生成对抗网络（GANs）的稳定训练技巧、强化学习中Actor-Critic架构的TensorFlow实现，以及如何构建自监督学习模型进行特征提取。我特别喜欢其中关于可解释性AI（XAI）的章节，它介绍了LIME和SHAP值在TensorFlow模型中的集成方法，这在当前对模型透明度要求越来越高的行业背景下，显得尤为实用和前瞻。阅读过程中，我发现作者在描述复杂算法时，总是能用一种非常直观的方式来引导读者，避免了过于晦涩的数学推导让人望而却步。比如，讲解注意力机制时，不是直接给出复杂的矩阵乘法，而是先从“人脑如何聚焦信息”类比入手，瞬间拉近了读者与抽象概念的距离。这本书的广度和深度，使得它能够同时满足初级实践者和资深研究人员的需求，是一种跨越不同技术层级的桥梁。
评分我必须强调这本书在处理数据管道和I/O优化方面的卓越表现。在实际项目中，数据预处理往往比模型训练本身更耗费计算资源和时间。这本书详细介绍了`tf.data` API的强大功能，不仅仅是基本的读取操作，更深入讲解了如何利用并行化读取、预取缓冲（Prefetching）和缓存（Caching）来最大化GPU/TPU的利用率。作者通过具体的性能基准测试数据，清晰地展示了优化前后的吞吐量差异，这非常具有说服力。此外，书中对于处理非结构化数据（如大规模文本序列或高分辨率图像批次）的策略也给出了非常实用的建议，比如如何利用数据增强管道的并行化来避免数据成为训练的瓶颈。对于那些试图将模型训练时间从几天缩短到几小时的工程师来说，这些关于I/O和数据管道的章节，其价值可能比任何单个模型架构的讲解都要高。这本书真正体现了“工程化”的深度学习思想，确保了理论上的优美模型能够在真实世界的严苛环境下高效运行。
评分这本书的排版和组织结构达到了专业出版物的水准，阅读体验非常流畅。它没有采用那种僵硬的教科书结构，而是更像一位经验丰富的导师在跟你一对一交流。每一个新概念的引入，都会伴随着一个即时可见的、可以运行的小例子来巩固理解。例如，当引入新的正则化技术时，书中会立刻展示一个对比实验：使用该技术后的模型在测试集上的泛化能力是如何优于基线模型的。这种即时反馈机制极大地增强了学习的参与感和成就感。更值得称赞的是，作者对错误处理和调试技巧的重视。书中专门开辟了一部分内容来讨论在TensorFlow中常见的运行时错误，以及如何利用TensorBoard进行深入的性能剖析和模型状态可视化。对于我们这些经常与底层C++内核打交道的开发者来说，能够清晰地看到数据流和计算图的瓶颈在哪里，是提高效率的关键。这本书更像是一套完备的工作手册，而不是单纯的知识传递，它教会我如何像专业人士一样去构建、测试和优化我的深度学习系统。
评分说实话，我之前尝试过好几本关于深度学习框架的书籍，很多都停留在代码示例的堆砌，缺乏对“为什么”的深入剖析。然而，这本专著的独特之处在于，它不仅告诉你“怎么做”，更解释了“为什么是这样做的”。特别是关于优化器选择和超参数调优的部分，作者没有简单地罗列Adam、SGD等算法，而是深入剖析了它们背后的数学原理和收敛特性，并结合实际案例展示了它们在处理不同类型数据（如图像识别中的卷积层梯度消失问题，或NLP中的梯度爆炸风险）时的表现差异。这种对底层机制的尊重和深入挖掘，使得读者在遇到模型不收敛或性能不佳时，能够迅速定位问题根源，而不是盲目地修改学习率或层数。此外，书中对于分布式训练策略的讲解也十分到位，它详细对比了数据并行和模型并行的优缺点，并给出了在多GPU或TPU环境下配置高效训练管道的具体步骤和代码片段，这对于处理TB级别数据的大型项目来说，是至关重要的技能。总而言之，这本书是理论与实践完美结合的典范，它提升的不仅仅是我的编程能力，更是我的模型设计思维。
评分这本书简直是为那些想要深入理解并掌握当前最前沿的深度学习技术，尤其是谷歌生态系统的开发者量身定做的宝典。我拿到手的时候，就被它那种既有理论深度又不失实战指导的风格深深吸引了。它不是那种泛泛而谈、只停留在概念介绍的入门读物，而是真正手把手带着你走过构建复杂神经网络模型的每一步。比如，书中对于如何有效地利用TensorFlow的高级API，构建Transformer架构、迁移学习，以及如何处理大规模数据集的MIG（Multi-Instance Grouping）策略，讲解得极其透彻。很多教程在讲到模型部署时往往草草收场，但这本书却花费了大量篇幅来介绍如何使用TensorFlow Serving进行高性能的模型推理服务，这对于希望将研究成果转化为生产环境的工程师来说，价值无法估量。我尤其欣赏它对TensorFlow 2.x新特性的全面整合，从Eager Execution的调试便利性到使用`tf.function`进行性能优化的精妙之处，都讲解得条理清晰，让我彻底摆脱了早期版本中那些繁琐的会话管理模式，真正体验到了现代框架的开发效率。如果你已经对机器学习有基础了解，并迫切希望在实际项目中应用最先进的DL技术，这本书绝对是书架上不可或缺的工具书。
评分热闹框架之一，学习人工智能需掌握的知识。
评分买书如山倒，读书如抽丝，买回来慢慢读
评分质量非常好，京东活动也非常给力，一下子买了很多书！
评分初步入门tensorflow，深度学习，希望能有所收获，借此打开深度学习大门
评分第6章是作者的经验总结和心得体会，包括职场发展的注意事项、作为架构师的感想、写作的好处等。
评分书评：个人认为，tf入门，或者说是tf相关书籍中最好的一本，唯一缺点是pyrhon2。第一版也买了，开始觉得不好（印刷质量一般，味儿特别大，加上代码是python2的），后来越看越觉得作者写得非常用心，尤其是注释真的很走心。第二版的更新给一万个好评，代码示例里面更新了很多细节问题。
评分《码农翻身》用故事的方式讲解了软件编程的若干重要领域，侧重于基础性、原理性的知识。
评分第3章偏重Web后端编程；
评分一直在京东买东西，东西不错，来拿积分的！
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
© 2025 book.teaonline.club All Rights Reserved. 图书大百科 版权所有