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詳細書籍分類

TensorFlow學習指南:深度學習系統構建詳解

( 簡體 字)
作者:[以]湯姆·奧普類別:1. -> 程式設計 -> 深度學習
譯者:
出版社:機械工業出版社TensorFlow學習指南:深度學習系統構建詳解 3dWoo書號: 49416
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缺書
NT售價: 345

出版日:7/9/2018
頁數:227
光碟數:0
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印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
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ISBN:9787111600725
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

內容簡介:

本書主要介紹如何使用 TensorFlow 框架進行深度學習系統的構建。從基礎知識入手,將使用TensorFlow 的各種方式貫穿于整本書的講解之中,并結合實際的深度學習任務展示終深度學習系統的效果。本書涉及卷積神經網絡、循環神經網絡等核心的技術,并介紹了用于圖像數據和文本序列數據的模型。在后半部分,本書介紹了更加高級的使用 TensorFlow 的技巧,并給出了分布式深度學習系統在TensorFlow 下的構建過程以及如何將訓練后的模型導出和部署的方法。通過學習本書,你將能夠使用 TensorFlow 完成從簡單到高級應用系統構建的技術。
本書適合計算機相關專業的學生、軟件工程師、深度學習開發者、架構師、CTO 等技術人員閱讀。
目錄:

前言1
第1章 引言5
1.1 走入深度學習5
1.2 TensorFlow:名字中的含義8
1.3 高層次概覽9
1.4 本章總結11
第2章 隨之“流”動:啟動與運行TensorFlow12
2.1 安裝TensorFlow12
2.2 Hello World14
2.3 MNIST16
2.4 softmax回歸17
2.5 本章總結24
第3章 理解TensorFlow基礎知識25
3.1 計算圖25
3.2 圖、會話和提取數據26
3.3 流動的張量32
3.4 變量、占位符和簡單的優化41
3.5 本章總結52
第4章 卷積神經網絡53
4.1 卷積神經網絡簡介53
4.2 MNIST:第二輪55
4.3 CIFAR1063
4.4 本章總結71
第5章 文本I:文本及序列的處理,以及TensorBoard可視化72
5.1 序列數據的重要性72
5.2 循環神經網絡簡介73
5.3 處理RNN的文本序列87
5.4 本章總結97
第6章 文本II:詞向量、高級RNN和詞嵌入可視化99
6.1 詞嵌入介紹99
6.2 word2vec101
6.3 預訓練詞嵌入,高級RNN110
6.4 本章總結116
第7章 TensorFlow抽象與簡化117
7.1 本章概述117
7.2 contrib.learn121
7.3 TFLearn136
7.4 本章總結156
第8章 隊列、線程和數據讀取158
8.1 輸入管道158
8.2 TFRecord159
8.3 隊列162
8.4 完全多線程的輸入管道168
8.5 本章總結172
第9章 分布式 TensorFlow173
9.1 分布式計算173
9.2 TensorFlow 元素175
9.3 分布式示例180
9.4 本章總結187
第10章 用TensorFlow導出和提供服務模型188
10.1 保存和導出模型188
10.2 TensorFlow Serving簡介199
10.3 本章總結209
附錄A 模型構建和使用TensorFlow Serving的建議210
序: