TensorFlow实战

Name: TensorFlow实战
ISBN: 9787121309120

黄文坚电子工业出版社 · 中国2017年12月

3.4

字数: 12万字
章节数: 50
ISBN: 9787121309120

信息有误查询本书

内容简介

本书前两章介绍了TensorFlow的基础知识和概念；第3章和第4章介绍了简单的示例及全连接神经网络；第5章和第6章介绍了基础的卷积神经网络，以及目前比较经典的AlexNet、VGGNet、Inception Net和ResNet；第7章介绍了Word2Vec、RNN和LSTM；第8章介绍了强化学习，以及基于深度学习的策略网络和估值网络；第9章介绍了TensorBoard、单机多GPU并行，以及分布式并行；最后两章介绍了TF Learn及其他TensorFlow辅助组件。

编辑推荐

《TensorFlow实战》由黄文坚与唐源合著，是中文世界较早系统介绍TensorFlow框架的实战指南。本书基于TensorFlow 1.0版本编写，其核心价值在于以清晰的逻辑和丰富的代码实例，引导读者从基础概念过渡到实际模型构建。书中不仅涵盖了深度学习的基础理论、TensorFlow的安装与基本操作，还深入讲解了CNN、RNN、自编码器等经典模型，并延伸至TensorFlow在自然语言处理、图像识别及推荐系统等领域的综合应用案例。

作为一本2017年出版的入门实战书，它在当时为众多中文开发者和学生打开了通往TensorFlow的大门，其循序渐进的教学方式和贴近工程实践的视角至今仍有参考意义。不过，读者需注意书中代码基于较早的TensorFlow 1.x版本，与当前广泛使用的2.x及以上版本在API和编程范式上存在显著差异。因此，本书更适合作为理解深度学习应用流程和TensorFlow设计思想的参考，实际编码时建议结合官方最新文档进行迁移学习。

对于希望了解TensorFlow发展脉络、学习经典模型实现思路，或从事相关教学与历史代码维护的读者，本书仍是一份有价值的资料。它体现了早期推广者在技术普及阶段的努力，其内容组织方式与案例设计思路，对培养系统化的工程思维仍有助益。

适合谁读

适合

希望了解TensorFlow 1.x版本及深度学习经典实现路径的开发者
需要参考中文TensorFlow早期教材进行教学或研究的师生
对深度学习应用流程感兴趣，并愿意自行适配新版API的学习者
从事AI工程历史项目维护，需理解早期代码逻辑的技术人员

不适合

希望直接学习TensorFlow 2.x及以上版本最新特性的初学者
寻求完全匹配当前主流开发环境的即用型代码示例的读者

阅读建议

阅读时可重点关注模型构建的思想与流程，而非纠结于已过时的API调用细节
建议搭配TensorFlow官方文档或最新版教程对比阅读，理解版本间的演变逻辑
书中实战案例可作为理解问题解决思路的参考，动手实践时请使用当前稳定版本环境重现代码

出版社简介

电子工业出版社中国 · 成立于 1982 年

电子工业出版社是一家以电子信息及相关领域为出版特色的综合性出版社。从库内三千余种图书来看，其出版方向覆盖编程设计、人工智能、计算机综合、财经、摄影与社科等门类，既关注技术前沿，也兼顾大众阅读。代表图书包括《因子投资：方法与实践》《x86汇编语言：从实模式到保护模式》《RISC-V开放架构设计之道》《人工智能：语音识别理解与实践》《相控阵雷达技术》《雷达目标特性》及《100个Go语言典型错误》等，多围绕技术方法与工程实践展开。作者资源方面，有石川、李忠、王晓波、大卫·帕特森、安德鲁·沃特曼、余子濠等中外作者。受公开资料所限，暂不展开更多出版特色。

版权信息
好评袭来
前言
1 TensorFlow基础
1.1 TensorFlow概要
1.2 TensorFlow编程模型简介
2 TensorFlow和其他深度学习框架的对比
2.1 主流深度学习框架对比
2.2 各深度学习框架简介
3 TensorFlow第一步
3.1 TensorFlow的编译及安装
3.2 TensorFlow实现Softmax Regression识别手写数字
4 TensorFlow实现自编码器及多层感知机
4.1 自编码器简介
4.2 TensorFlow实现自编码器
4.3 多层感知机简介
4.4 TensorFlow实现多层感知机
5 TensorFlow实现卷积神经网络
5.1 卷积神经网络简介
5.2 TensorFlow实现简单的卷积网络
5.3 TensorFlow实现进阶的卷积网络
6 TensorFlow实现经典卷积神经网络
6.1 TensorFlow实现AlexNet
6.2 TensorFlow实现VGGNet
6.3 TensorFlow实现Google Inception Net
6.4 TensorFlow实现ResNet
6.5 卷积神经网络发展趋势
7 TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec
7.1 TensorFlow实现Word2Vec
7.2 TensorFlow实现基于LSTM的语言模型
7.3 TensorFlow实现Bidirectional LSTM Classifier
8 TensorFlow实现深度强化学习
8.1 深度强化学习简介
8.2 TensorFlow实现策略网络
8.3 TensorFlow实现估值网络
9 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行
9.1 TensorBoard
9.2 多GPU并行
9.3 分布式并行
10 TF.Learn从入门到精通
10.1 分布式Estimator
10.2 深度学习Estimator
10.3 机器学习Estimator
10.4 DataFrame
10.5 监督器Monitors
11 TF.Contrib的其他组件
11.1 统计分布
11.2 Layer模块
11.3 性能分析器tfprof
参考文献

常见问题

这本书的代码在TensorFlow 2.0以上版本还能直接运行吗？

不能直接运行。由于TensorFlow 2.x版本进行了重大更新，包括默认启用Eager Execution、整合Keras为高级API、移除了许多1.x的符号式API，书中的代码需要根据官方迁移指南进行相应修改才能在新环境中运行。

这本书对于零基础学习深度学习是否合适？

本书要求读者具备一定的Python编程基础和基本的机器学习概念。它更侧重于指导读者如何使用TensorFlow框架实现模型，而非从零开始详细讲解深度学习的所有数学原理。建议零基础读者先补充相关前置知识。

与当前市面上的新书相比，这本书还有阅读价值吗？

仍有其独特的参考价值。主要体现在：1) 它提供了中文语境下对TensorFlow早期架构的清晰解读；2) 其案例设计体现了经典的工程化实现思路；3) 有助于理解框架的发展脉络和设计哲学。但若追求最新的技术动态和最佳实践，应优先选择基于TensorFlow 2.x的近期著作。

读者评论

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作者简介

黄文坚作者

黄文坚，公开资料有限，目前可确认的身份主要与计算机技术写作相关。其库内作品仅有一种，即《TensorFlow实战》，该书常被归入编程设计类。从书名与分类看，这本书面向深度学习框架 TensorFlow 的实践应用，属于技术入门与工程操作方向，而非理论专著或学术研究。由此可以推断，作者的写作重心在于把框架用法、模型搭建与代码实现讲清楚，语言风格偏向直接、务实，服务于希望动手实践的读者。对于初学者和工程人员而言，这类书的价值在于降低上手门槛、提供可参照的操作路径。由于生卒年、国籍、学历、职业经历等信息均未确认，本简介不涉及其个人生平，仅就现有作品题材与写作取向作客观说明。