TensorFlow实战
内容简介:
Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架TensorFlow Serving,可视化工具TensorFlow,上层封装TF.Learn,其他语言(Go、Java、Rust、Haskell)的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold,以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现(Inception Net、SyntaxNet等)。在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准。
《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow(基于1.0版本API)。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络:AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet,VGGNet,Inception Net,ResNet)、Word2Vec、RNN(LSTM,Bi-RNN)、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外,《TensorFlow实战》还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组件。《TensorFlow实战》希望能帮读者快速入门TensorFlow和深度学习,在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。
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平凡的老鱼05-18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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薛定谔的熊03-03做数据挖掘的,所以深度学习这块的模型基本上用不太上,不过每次跟人吹牛逼的时候总会扯到着一块,感觉不说点什么显得多不专业啊,然后就想了解着一块。其实简单的BP 以前也接触过,但是多层的神经网络确实没怎么系统的了解,然后就看了这本书。算是本还不错的深度学习的入门书吧,得益于tensorflow本身的封装层次设计合理,所以可以相对自由的写一些的模型,从而学到一些模型的细节,而又不必纠结于成篇的公式,可以说面向初学者友好的一本讲深度学习的书,也算是对得起实战二字。不过即便这样看这书也又必须的门槛的,假如你是测试集、训练集,损失函数、正则化,梯度下降、牛顿法都不了解的小白可能会看起来一脸懵逼吧。总之算是很好的一本DL的入门书,内容融合的作者自己对模型的理解,而且还是国人写的,读起来比较有快感,好评!
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飞林沙04-06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。
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