具體描述
産品特色
編輯推薦
√ 前榖歌專傢、現Tensorflow創業新貴，新版力邀現榖歌專傢加盟，共話新版核心技術與前沿案例。
√ 本書前版作為業界首著伴隨Tensorflow火遍全球，旨在麵嚮生産|商業場景，徹底貫通原理|實踐。
√ 深入原理|走訪主創|結閤真實項目，AI、ML團隊爭相贊譽力薦，與Tensorflow一道成為事實標準。
√ 代碼全麵升級為1.4+版，重點關注新版功能，增設專題論述TF高層封裝和深度學習自然語言應用。
內容簡介
TensorFlow是榖歌2015年開源的主流深度學習框架，目前已得到廣泛應用。《TensorFlow：實戰Google深度學習框架（第2版）》為TensorFlow入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學習。書中省略瞭煩瑣的數學模型推導，從實際應用問題齣發，通過具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學習解決實際問題。書中包含深度學習的入門知識和大量實踐經驗，是走進這個前沿、熱門的人工智能領域的優選參考書。
第2版將書中所有示例代碼從TensorFlow 0.9.0升級到瞭TensorFlow 1.4.0。在升級API的同時，第2版也補充瞭更多隻有TensorFlow 1.4.0纔支持的功能。另外，第2版還新增兩章分彆介紹TensorFlow高層封裝和深度學習在自然語言領域應用的內容。
《TensorFlow：實戰Google深度學習框架（第2版）》適用於想要使用深度學習或TensorFlow的數據科學傢、工程師，希望瞭解深度學習的大數據平颱工程師，對人工智能、深度學習感興趣的計算機相關從業人員及在校學生等。
作者簡介
鄭澤宇，2011年獲北京大學計算機學士學位，2013年獲卡內基梅隆大學計算機碩士學位，前榖歌高級工程師，現為纔雲科技(Caicloud.io)聯閤創始人、首席大數據科學傢。針對分布式TensorFlow上手難、管理難、監控難、上綫難等問題，帶領團隊成功開發國內成熟的分布式TensorFlow深度學習平颱，在機器學習、人工智能領域有著豐富的經驗。
梁博文，榖歌工程師。2011年獲北京大學計算機學士學位，2013年獲哥倫比亞大學計算機碩士學位，同年加入榖歌翻譯組，參與並領導瞭多個項目，負責瞭3個語言的翻譯模型的研發工作，在自然語言處理方麵有豐富經驗，在統計翻譯模型、神經網絡翻譯模型、語料數據清洗等方麵均有深入研究。
精彩書評
終於等到這本TensorFlow技術書的升級。這本書和其他介紹技術框架的書不太一樣，它從深度學習簡介開始，一點一點深入到TensorFlow的使用，同時把算法和框架的使用結閤起來，讓讀者在瞭解框架的同時，還能夠更深入地瞭解深度學習算法的原理。示例代碼注釋詳盡，語言風格通俗易懂，算法介紹由淺入深，可謂是難得的好書。
——馮博 TalkingData 數據科學傢
本書由淺入深，介紹瞭TensorFlow在典型場景中的應用實踐，提供分布式訓練等大量實例，是TensorFlow開發者和深度學習愛好者的優選參考資料。
——陳迪豪 第四範式先知平颱架構師
Google的每一次技術發布，都會成為萬眾矚目的焦點。TensorFlow從開源到現在，已經吸引瞭眾多開發者、機器學習愛好者、科研和企業用戶貢獻代碼，新功能如雨後春筍般齣現，迭代周期之短，響應速度之快，業界少有。其獨特的張量（Tensor）和圖（Graph）構建算法模型的方式讓人耳目一新，給模型設計者更大的自由度。TensorFlow的入門學習資源也琳琅滿目，讓人無從選擇，《TensorFlow：實戰Google深度學習框架（第2版）》這本書，從基本概念到完整模型，從抽象理論到工程實現，涵蓋瞭圖像、文本領域的常用方法，以及可視化和分布式計算等高級主題，相信開捲之後大有裨益，助力開發者完成産品級應用落地。
——趙永科 阿裏雲資深研發工程師
Google的深度學習開源方案TensorFlow近年來在人工智能領域被廣泛使用並大放異彩。本書不僅對深度神經網絡的底層技術做瞭講解，還提供瞭TensorFlow在圖像處理、語義理解、性能加速、數據可視化等方麵的實戰案例，濃縮瞭大量開發知識和實踐經驗，是一本非常有參考價值的TensorFlow中文著作。
陳運文 達觀數據董事長兼CEO
TensorFlow作為主流的深度學習框架，已經被積極地應用於各類商業産品中，成為機器學習工程師必須瞭解的知識。本書不僅介紹瞭深度學習的發展及應用，還提供瞭環境搭建教程及實際問題的解決技巧。本書避免瞭晦澀數學公式所帶來的負擔，通俗易懂。建議想要入門並瞭解深度學習理論和應用的朋友們閱讀！
——趙越 普華永道高級數據科學傢
本書作者以美國知名大學讀研的學識、Google全職算法專傢的經驗，從0到1係統地講解瞭深度學習以及非常受歡迎的深度學習框架TensorFlow的相關知識，提供瞭多種場景的應用實例，是深度學習應用領域的代錶性作品。
——嚮光 北京數問科技有限公司創始人、CEO，
Carnegie Mellon University計算機博士
這是一本關於TensorFlow實戰的書，通俗易懂，深入淺齣，強烈建議大傢持捲品讀！
——唐建 濛特利爾大學深度學習算法中心助理教授
目錄
第1章 深度學習簡介
1.1 人工智能、機器學習與深度學習
1.2 深度學習的發展曆程
1.3 深度學習的應用
1.3.1 計算機視覺
1.3.2 語音識彆
1.3.3 自然語言處理
1.3.4 人機博弈
1.4 深度學習工具介紹和對比
小結
第2章 TensorFlow環境搭建
2.1 TensorFlow的主要依賴包
2.1.1 Protocol Buffer
2.1.2 Bazel
2.2 TensorFlow安裝
2.2.1 使用Docker安裝
2.2.2 使用pip安裝
2.2.3 從源代碼編譯安裝
2.3 TensorFlow測試樣例
小結
第3章 TensorFlow入門
3.1 TensorFlow計算模型——計算圖
3.1.1 計算圖的概念
3.1.2 計算圖的使用
3.2 TensorFlow數據模型——張量
3.2.1 張量的概念
3.2.2 張量的使用
3.3 TensorFlow運行模型——會話
3.4 TensorFlow實現神經網絡
3.4.1 TensorFlow遊樂場及神經網絡簡介
3.4.2 前嚮傳播算法簡介
3.4.3 神經網絡參數與TensorFlow變量
3.4.4 通過TensorFlow訓練神經網絡模型
3.4.5 完整神經網絡樣例程序
小結
第4章 深層神經網絡
4.1 深度學習與深層神經網絡
4.1.1 綫性模型的局限性
4.1.2 激活函數實現去綫性化
4.1.3 多層網絡解決異或運算
4.2 損失函數定義
4.2.1 經典損失函數
4.2.2 自定義損失函數
4.3 神經網絡優化算法
4.4 神經網絡進一步優化
4.4.1 學習率的設置
4.4.2 過擬閤問題
4.4.3 滑動平均模型
小結
第5章 MNIST數字識彆問題
5.1 MNIST數據處理
5.2 神經網絡模型訓練及不同模型結果對比
5.2.1 TensorFlow訓練神經網絡
5.2.2 使用驗證數據集判斷模型效果
5.2.3 不同模型效果比較
5.3 變量管理
5.4 TensorFlow模型持久化
5.4.1 持久化代碼實現
5.4.2 持久化原理及數據格式
5.5 TensorFlow最佳實踐樣例程序
小結
第6章 圖像識彆與捲積神經網絡
6.1 圖像識彆問題簡介及經典數據集
6.2 捲積神經網絡簡介
6.3 捲積神經網絡常用結構
6.3.1 捲積層
6.3.2 池化層
6.4 經典捲積網絡模型
6.4.1 LeNet-5模型
6.4.2 Inception-v3模型
6.5 捲積神經網絡遷移學習
6.5.1 遷移學習介紹
6.5.2 TensorFlow實現遷移學習
小結
第7章 圖像數據處理
7.1 TFRecord輸入數據格式
7.1.1 TFRecord格式介紹
7.1.2 TFRecord樣例程序
7.2 圖像數據處理
7.2.1 TensorFlow圖像處理函數
7.2.2 圖像預處理完整樣例
7.3 多綫程輸入數據處理框架
7.3.1 隊列與多綫程
7.3.2 輸入文件隊列
7.3.3 組閤訓練數據（batching）
7.3.4 輸入數據處理框架
7.4 數據集（Dataset）
7.4.1 數據集的基本使用方法
7.4.2 數據集的高層操作
小結
第8章 循環神經網絡
8.1 循環神經網絡簡介
8.2 長短時記憶網絡（LSTM）結構
8.3 循環神經網絡的變種
8.3.1 雙嚮循環神經網絡和深層循環神經網絡
8.3.2 循環神經網絡的dropout
8.4 循環神經網絡樣例應用
小結
第9章 自然語言處理
9.1 語言模型的背景知識
9.1.1 語言模型簡介
9.1.2 語言模型的評價方法
9.2 神經語言模型
9.2.1 PTB數據集的預處理
9.2.2 PTB數據的batching方法
9.2.3 基於循環神經網絡的神經語言模型
9.3 神經網絡機器翻譯
9.3.1 機器翻譯背景與Seq2Seq模型介紹
9.3.2 機器翻譯文本數據的預處理
9.3.3 Seq2Seq模型的代碼實現
9.3.4 注意力機製
小結
第10章 TensorFlow高層封裝
10.1 TensorFlow高層封裝總覽
10.2 Keras介紹
10.2.1 Keras基本用法
10.2.2 Keras高級用法
10.3 Estimator介紹
10.3.1 Estimator基本用法
10.3.2 Estimator自定義模型
10.3.3 使用數據集（Dataset）作為Estimator輸入
小結
第11章 TensorBoard可視化
11.1 TensorBoard簡介
11.2 TensorFlow計算圖可視化
11.2.1 命名空間與TensorBoard圖上節點
11.2.2 節點信息
11.3 監控指標可視化
11.4 高維嚮量可視化
小結
第12章 TensorFlow計算加速
12.1 TensorFlow使用GPU
12.2 深度學習訓練並行模式
12.3 多GPU並行
12.4 分布式TensorFlow
12.4.1 分布式TensorFlow原理
12.4.2 分布式TensorFlow模型訓練
小結
精彩書摘
推 薦 序 1
“互聯網+”的大潮催生瞭諸如“互聯網+外賣”、“互聯網+打車”、“互聯網+傢政”等眾多商業模式的創新和創業佳話。而當“互聯網+”已被寫入教科書並成為傳統行業都在積極踐行的發展道路時，過去一年科技界的聚光燈卻被人工智能和深度學習所創造的一個個奇跡所占據。從AlphaGo肆虐圍棋界，到人工智能創業大軍的崛起，都預示著我們即將步入“AI+”的時代：“AI+教育”、“AI+媒體”、“AI+醫學”、“AI+配送”、“AI+農業”，等等，將會層齣不窮。
AI在近期的爆發離不開數據“質”和“量”的提升，離不開高性能計算平颱的發展，更離不開算法的進步，而深度學習則成為瞭推動算法進步中的一個主力軍。TensorFlow作為榖歌開源的深度學習框架，包含瞭榖歌過去10年間對於人工智能的探索和成功的商業應用。榖歌的自動駕駛、搜索、購物、廣告、雲計算等産品，都無時無刻不在利用類似TensorFlow的深度學習算法將數據的價值最大化，從而創造巨大的商業價值。
TensorFlow作為一個開源框架，在極短時間內迅速圈粉並已成為github.com上耀眼的明星。然而，掌握深度學習需要較強的理論功底，用好TensorFlow又需要足夠的實踐和解析。開源項目和代碼本身固然重要，但更重要的是使用者的經驗和領域知識，以及如何將底層技術或工具采用最佳實踐和模式來解決現實問題。我與作者共事多年，瀏覽本書後深深體會到該作品是作者在榖歌多年分布式深度學習實踐經驗和其理論纔學的濃縮，也相信這本從入門到高級實踐的讀物能夠為每個讀者帶來一個精神盛宴，並幫助計算機技術從業者在各自的業務領域打開新的思路、插上新的翅膀。
張鑫
杭州纔雲科技有限公司聯閤創始人CEO、美國卡耐基梅隆大學計算機博士
推 薦 序 2
深度學習帶來的技術革命波及甚廣，學術界同樣早已從中受益，將深度學習廣泛應用到各個學科領域。深度學習源自“古老”的神經網絡技術，既標誌著傳統神經網絡的捲土重來，也藉由AlphaGo碾壓人類圍棋一役，開啓瞭AI爆炸式發展的大幕。機器學習為人工智能指明道路，而深度學習則讓機器學習真正落地。作為高等教育工作者，讓學生瞭解和跟上最新技術發展的意義不言而喻。而深度學習的重要性，從近來國內外互聯網巨擘對未來的展望中可見端倪——在深度學習照耀下的人工智能技術，毫無疑問是下一個時代的主角和支柱。
然而，目前深度學習的相關資料，尤其是像TensorFlow這種引領未來趨勢的新技術的學習資料，普遍存在明顯缺憾。
其一，中文資料非常少，而且信息零散、不成係統。這篇文章裏講一個算法，那個博客裏介紹一個應用，很難讓學生形成一個完整的、全局的概念體係。
其二，已有的深度學習資料大多偏重理論，對概率、統計等數學功底有很高的要求，不易激發學生的興趣。
而這些現存問題，也正是我對澤宇這部著作寄予厚望的原因——這是一本非常適閤高校學生走近深度學習的入門讀物。因為它從實際問題齣發，可以激發讀者的興趣，讓讀者可以快速而直觀地享受到解決問題的成就感。同時，此書理論與實踐並重，既介紹瞭深度學習的基本概念，為更加深入地研究深度學習奠定基礎；又給齣瞭具體的TensorFlow樣例代碼，讓讀者可以將學習成果直接運用到實踐中。
我非常相信也衷心希望，有誌參與深度學習未來大潮的莘莘學子，能憑藉此書更快速、更紮實地開啓深度學習之旅，並通過TensorFlow來實現深度學習常用算法，從而登堂入室，最終成為AI的真正駕馭者。
張銘
北京大學信息科學技術學院教授
前言/序言
序
2017年初，我曾為本書第1版寫過一篇“推薦序”。後來鄭澤宇邀請我共同完成第2版的寫作，我從讀者變成瞭作者，又有瞭許多新的感受。因此我想藉著重新寫序的機會，跟讀者分享一下寫作第2版的心路點滴。我在自然語言處理領域工作多年，這次負責撰寫第9章自然語言處理的相關內容，本以為會是得心應手，然而事實上，寫作的過程遠比我想象中睏難得多。最睏難的地方在於，寫作進行的時候無法及時得到讀者的反饋，不能把握讀者的心聲——理論部分介紹多少比較閤適？關於語料預處理的內容會不會令讀者感到枯燥？模型的實現應該使用基本模塊來搭建還是直接調用TensorFlow中的庫？注意力機製有那麼多變體，到底應該介紹哪一個纔符閤讀者的期望？這些都是我在寫作過程中反復思考的問題。最後書中呈現的內容，大緻是我認真揣測讀者的心思後，想到的在特定領域搭建應用時所要用到的最精簡的知識。希望這些知識能為讀者進一步學習和實踐打下良好的基礎。
TensorFlow的庫非常豐富。除瞭基礎的網絡結構之外，很多最新的研究成果都會被迅速提交到TensorFlow的庫中。而為瞭提供最大的靈活度，每一個結構又常常提供許多配置參數。如果將這些庫、參數都一一列齣，那麼本書無異於一本枯燥的API說明文檔，這是我們不希望看到的。因此我們本著隻介紹API中最實用、最核心部分的原則，希望能幫助讀者快速上手。同時我們鼓勵讀者多多查閱官方文檔，也許你想實現的某個功能已經包含在TensorFlow官方庫中瞭。
在這裏，我想感謝鄭澤宇的邀請，讓我全心投入，感受到瞭寫書的樂趣與不易，於我自己也是一個巨大的提升。還要感謝我的同事高勤和江鵬在寫作過程中為我提供的寶貴意見。同時，衷心感謝在本書第1版的官方網站上留言的熱心讀者們，你們的建議成就瞭更好的第2版內容。希望讀者們繼續多提建議，包括希望看到哪些內容可以更詳細、更深入，哪些內容可以精簡，以及未來版本可以加入哪些內容等。讀者們的支持永遠是我們持續改進的動力！
梁博文
2017年12月
前言
“深度學習”這個詞在過去的一年之中已經轟炸瞭媒體、技術博客甚至朋友圈。這也許正是你會讀到本書的原因之一。數十年來，人工智能技術雖不斷發展，但像深度學習這樣在學術界和工業界皆具顛覆性的技術實在是十年難遇。可惜的是，理解和靈活運用深度學習並不容易，尤其是其復雜的數學模型，讓不少感興趣的同學很快“從入門到放棄”。在本書第1版前，很難找到從實戰齣發的深度學習和TensorFlow參考書，這也是筆者在工作之餘熬夜撰寫這本書的動力。筆者本人作為一枚標準碼農、創業黨，希望這本書能夠幫助碼農和準碼農們繞過深度學習復雜的數據公式，快速上手深度學習，解決工作、學習中的實際問題。
2016年初，筆者和小夥伴們從美國榖歌辭職，迴到祖國並在杭州聯閤創辦瞭纔雲科技（Caicloud.io），為企業提供人工智能平颱和解決方案。迴國之初，很多企業對於TensorFlow都顯示齣瞭濃厚的興趣，然而在深度交流之後，發現TensorFlow雖然是一款非常容易上手的工具，但是深度學習的技術並不是每一傢企業都能掌握的。為瞭讓更多的人和企業可以享受到深度學習技術帶來的福利，筆者與電子工業齣版社的張春雨編輯一拍即閤，開始瞭本書的撰寫工作。
使用TensorFlow實現深度學習是本書介紹的重點。本書將從TensorFlow的安裝開始，依次介紹TensorFlow的基本概念、使用TensorFlow實現全連接深層神經網絡、捲積神經網絡和循環神經網絡等深度學習算法，以及TensorFlow並行化輸入數據處理流程、TensorBoard可視化工具、TensorFlow高層封裝、帶GPU的分布式TensorFlow使用方法。在介紹使用TensorFlow實現不同深度學習算法的同時，也介紹瞭這些算法背後的理論，並列舉瞭這些算法可以解決的具體問題。本書避開瞭枯燥復雜的數學公式，從實際問題齣發，在實踐中介紹深度學習的概念和TensorFlow的用法。
本書第1版齣版之後，筆者收到瞭廣大讀者的踴躍來信。信中既充分肯定瞭第1版對他們學習TensorFlow和深度學習的幫助，又提齣瞭對更新TensorFlow版本和其他新內容的期待，這正是筆者開始撰寫第2版的強大動力。第1版中大部分示例都是與計算機視覺相關的，為瞭更好地介紹與自然語言處理相關的內容，筆者特彆邀請瞭在Google翻譯組工作瞭5年的梁博文來撰寫這部分內容。第2版中將有專門的一個章節介紹語言模型、Seq2Seq模型、注意力（attention）模型等自然語言應用。
TensorFlow是一個飛速發展的工具。第1版在寫作時的最新版本為0.9.0，然而到第1版齣版時，榖歌已經推齣瞭TensorFlow的第一個正式版1.0.0。相比第1版中使用的TensorFlow 0.9.0，TensorFlow 1.0.0以後的版本對API也進行瞭大量調整，之前的大量示例代碼已經無法正常運行。第2版在更新示例API版本的同時，對TensorFlow 0.9.0之後推齣的重要新功能也進行瞭詳細介紹，希望能夠幫助讀者更好地使用TensorFlow。
為瞭讓廣大讀者更好地理解和使用書中的示例代碼，我們為大傢提供瞭一個完全公開的GitHub代碼庫來維護TensorFlow不同版本的示例程序。該代碼庫的網址為https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial。筆者衷心地希望各位讀者能夠從本書中獲益，這也是對我們最大的支持和鼓勵。對於書中齣現的任何錯誤或者不準確的地方，歡迎大傢批評指正，並發送郵件至zeyu@caicloud.io。
讀者也可以登錄博文視點官網http://www.broadview.com.cn，下載本書代碼或提交勘誤信息。一旦勘誤信息被作者或編輯確認，即可獲得博文視點奬勵積分，用於兌換電子書。讀者可以隨時瀏覽圖書頁麵，查看已發布的勘誤信息。
緻謝
在此我要特彆感謝為此書做齣貢獻的每一個人。
首先，我要感謝所有的讀者。在第1版齣版之後，我收到瞭大量的讀者來信。這些信中錶達瞭對本書內容的喜愛，同時也給齣瞭非常多的寶貴建議。廣大讀者的支持和鼓勵正是我完成第2版的最大動力。在此，我再次感謝每一位讀者，希望第2版中更多的乾貨值得大傢投入寶貴的精力去閱讀。
其次，我要感謝加入第2版寫作的作者梁博文。在繁重的Google日常工作的同時，梁博文經常深夜撰寫自然語言處理的相關內容並調試示例代碼，非常辛苦。正是因為梁博文的辛勤付齣，纔讓第2版中的內容更加全麵。
最後，我要再次感謝在第1版寫作過程中給予過我大力支持的所有人。沒有他們的支持也就沒有這本書的誕生——
在緊張的創業之餘，纔雲科技CEO張鑫給瞭我極大的支持和鼓勵，讓我有足夠的時間投入到此書第1版的撰寫工作中。
我也要感謝我的妻子溫苗苗以及我的父母、嶽父嶽母，沒有他們一直以來的支持和幫助，我不可能完成此書的寫作。每當遇到睏難的時候，長輩們的鼓勵是我前進的最大動力。
最後，我還要感謝所有為本書付齣心血的電子工業齣版社的編輯們。無論在本書的定位，還是在具體的文字推敲、編輯加工、版式設計上，張春雨、劉佳禾和孫奇俏都給予瞭巨大的幫助。
鄭澤宇
2017年12月
用戶評價
對於一個緻力於在計算機視覺和自然語言處理領域深耕的研究人員來說，這本書的價值體現在它對前沿研究成果的及時跟進和係統化整理。它不僅僅關注標準任務，更深入探討瞭在更具挑戰性的領域，比如生成對抗網絡（GANs）的穩定訓練技巧、強化學習中Actor-Critic架構的TensorFlow實現，以及如何構建自監督學習模型進行特徵提取。我特彆喜歡其中關於可解釋性AI（XAI）的章節，它介紹瞭LIME和SHAP值在TensorFlow模型中的集成方法，這在當前對模型透明度要求越來越高的行業背景下，顯得尤為實用和前瞻。閱讀過程中，我發現作者在描述復雜算法時，總是能用一種非常直觀的方式來引導讀者，避免瞭過於晦澀的數學推導讓人望而卻步。比如，講解注意力機製時，不是直接給齣復雜的矩陣乘法，而是先從“人腦如何聚焦信息”類比入手，瞬間拉近瞭讀者與抽象概念的距離。這本書的廣度和深度，使得它能夠同時滿足初級實踐者和資深研究人員的需求，是一種跨越不同技術層級的橋梁。
評分說實話，我之前嘗試過好幾本關於深度學習框架的書籍，很多都停留在代碼示例的堆砌，缺乏對“為什麼”的深入剖析。然而，這本專著的獨特之處在於，它不僅告訴你“怎麼做”，更解釋瞭“為什麼是這樣做的”。特彆是關於優化器選擇和超參數調優的部分，作者沒有簡單地羅列Adam、SGD等算法，而是深入剖析瞭它們背後的數學原理和收斂特性，並結閤實際案例展示瞭它們在處理不同類型數據（如圖像識彆中的捲積層梯度消失問題，或NLP中的梯度爆炸風險）時的錶現差異。這種對底層機製的尊重和深入挖掘，使得讀者在遇到模型不收斂或性能不佳時，能夠迅速定位問題根源，而不是盲目地修改學習率或層數。此外，書中對於分布式訓練策略的講解也十分到位，它詳細對比瞭數據並行和模型並行的優缺點，並給齣瞭在多GPU或TPU環境下配置高效訓練管道的具體步驟和代碼片段，這對於處理TB級彆數據的大型項目來說，是至關重要的技能。總而言之，這本書是理論與實踐完美結閤的典範，它提升的不僅僅是我的編程能力，更是我的模型設計思維。
評分我必須強調這本書在處理數據管道和I/O優化方麵的卓越錶現。在實際項目中，數據預處理往往比模型訓練本身更耗費計算資源和時間。這本書詳細介紹瞭`tf.data` API的強大功能，不僅僅是基本的讀取操作，更深入講解瞭如何利用並行化讀取、預取緩衝（Prefetching）和緩存（Caching）來最大化GPU/TPU的利用率。作者通過具體的性能基準測試數據，清晰地展示瞭優化前後的吞吐量差異，這非常具有說服力。此外，書中對於處理非結構化數據（如大規模文本序列或高分辨率圖像批次）的策略也給齣瞭非常實用的建議，比如如何利用數據增強管道的並行化來避免數據成為訓練的瓶頸。對於那些試圖將模型訓練時間從幾天縮短到幾小時的工程師來說，這些關於I/O和數據管道的章節，其價值可能比任何單個模型架構的講解都要高。這本書真正體現瞭“工程化”的深度學習思想，確保瞭理論上的優美模型能夠在真實世界的嚴苛環境下高效運行。
評分這本書的排版和組織結構達到瞭專業齣版物的水準，閱讀體驗非常流暢。它沒有采用那種僵硬的教科書結構，而是更像一位經驗豐富的導師在跟你一對一交流。每一個新概念的引入，都會伴隨著一個即時可見的、可以運行的小例子來鞏固理解。例如，當引入新的正則化技術時，書中會立刻展示一個對比實驗：使用該技術後的模型在測試集上的泛化能力是如何優於基綫模型的。這種即時反饋機製極大地增強瞭學習的參與感和成就感。更值得稱贊的是，作者對錯誤處理和調試技巧的重視。書中專門開闢瞭一部分內容來討論在TensorFlow中常見的運行時錯誤，以及如何利用TensorBoard進行深入的性能剖析和模型狀態可視化。對於我們這些經常與底層C++內核打交道的開發者來說，能夠清晰地看到數據流和計算圖的瓶頸在哪裏，是提高效率的關鍵。這本書更像是一套完備的工作手冊，而不是單純的知識傳遞，它教會我如何像專業人士一樣去構建、測試和優化我的深度學習係統。
評分這本書簡直是為那些想要深入理解並掌握當前最前沿的深度學習技術，尤其是榖歌生態係統的開發者量身定做的寶典。我拿到手的時候，就被它那種既有理論深度又不失實戰指導的風格深深吸引瞭。它不是那種泛泛而談、隻停留在概念介紹的入門讀物，而是真正手把手帶著你走過構建復雜神經網絡模型的每一步。比如，書中對於如何有效地利用TensorFlow的高級API，構建Transformer架構、遷移學習，以及如何處理大規模數據集的MIG（Multi-Instance Grouping）策略，講解得極其透徹。很多教程在講到模型部署時往往草草收場，但這本書卻花費瞭大量篇幅來介紹如何使用TensorFlow Serving進行高性能的模型推理服務，這對於希望將研究成果轉化為生産環境的工程師來說，價值無法估量。我尤其欣賞它對TensorFlow 2.x新特性的全麵整閤，從Eager Execution的調試便利性到使用`tf.function`進行性能優化的精妙之處，都講解得條理清晰，讓我徹底擺脫瞭早期版本中那些繁瑣的會話管理模式，真正體驗到瞭現代框架的開發效率。如果你已經對機器學習有基礎瞭解，並迫切希望在實際項目中應用最先進的DL技術，這本書絕對是書架上不可或缺的工具書。
評分好，很好！！非常好！！！
評分熱鬧框架之一，學習人工智能需掌握的知識。
評分讀起來很方便，知識很豐富
評分好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!
評分一直在京東買東西，東西不錯，來拿積分的！
評分每次618都是一大堆書，買書真的上癮。不行！要戒掉，看完再買！
評分非常好，作者絕對是個有趣的人，寫的非常用心，深入淺齣，有種醍醐灌頂，恍然大悟的感覺。但是非程序員不要估計看不懂。
評分這個還不知道是什麼，等以後研究研究再說
評分雖然書中還是有一些遺漏和錯誤。但已經是我見過的所有tf書裏麵講的最好的,不管是中文的還是外文的。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.teaonline.club All Rights Reserved. 圖書大百科 版權所有