TensorFlow是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。TensorFlow技术解析与实战从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。

全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程,实现一个自定义操作,并进行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识;实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络(CNN、RNN和自编码网络等),并对MINIST数据集进行训练,讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用;提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API,还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用,以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。zui后,附录中列出一些可供参考的公开数据集,并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。

本书深入浅出,理论联系实际,实战案例新颖,基于zui新的TensorFlow 1.1版本,涵盖TensorFlow的新特性,非常适合对深度学习和TensorFlow感兴趣的读者阅读。

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本文原创地址:https://www.linuxprobe.com/tensorflow.html编辑:王华超,审核员:暂无