精通 TensorFlow

阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango) 劉波,何希平

精通 TensorFlow

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商品描述

TensorFlow是目前流行的數值計算庫，專用於構建分佈式、雲計算和移動環境。TensorFlow將數據表示為張量，將計算表示為計算圖。
《精通TensorFlow》是一本綜合指南，可讓您理解TensorFlow 1.x的高級功能，深入了解TensorFlow內核、Keras、 TF Estimator、TFLearn、TF Slim、PrettyTensor和Sonnet。利用TensorFlow和Keras提供的功能，使用遷移學習、生成對抗網絡和深度強化學習等概念來構建深度學習模型。通過本書，您將獲得在各種數據集（例如MNIST、CIFAR-10、PTB、text8和COCO圖像）上的實踐經驗。
您還能夠學習TensorFlow1.x的高級功能，例如分佈式TensorFlow，使用TensorFlow服務部署生產模型，以及在Android和iOS平台上為移動和嵌入式設備構建和部署TensorFlow模型。您將看到如何在R統計軟件中調用TensorFlow和Keras API，還能了解在TensorFlow的代碼無法按預期工作時所需的調試技術。
《精通TensorFlow》可幫助您深入了解TensorFlow，使您成為解決人工智能問題的專家。總之，在學習本書之後，可掌握TensorFlow和Keras的產品，並獲得構建更智能、更快速、更高效的機器學習和深度學習系統所需的技能。

作者簡介

Armando Fandango利用自己在深度學習、計算方法和分佈式計算方面的專業知識，創造了人工智能（AI）產品。他為Owen.ai公司在AI產品戰略方面提供建議。他創建了NeuraSights公司，其目標是利用神經網絡創建有技術深度的產品。他還創建了Vets2Data公司，這家非盈利機構主要幫助美國退役軍人掌握AI技能。
Armando出版了2本專著，並在國際期刊和會議上發表了他的研究成果。

目錄大綱

譯者序
原書序
原書前言
第1章TensorFlow 101 // 1 
1.1什麼是TensorFlow // 1 
1.2 TensorFlow內核// 2 
1.2.1簡單的示例代碼-Hello TensorFlow // 2 
1.2.2張量// 3 
1.2.3常量// 4 
1.2.4操作// 5 
1.2.5佔位符// 6 
1.2.6從Python對象創建張量// 7 
1.2.7變量// 9 
1.2.8由庫函數生成的張量// 10 
1.2.9通過tf.get_variable( )獲取變量// 13 
1.3數據流圖或計算圖// 14 
1.3.1執行順序和延遲加載// 15 
1.3.2跨計算設備執行計算圖-CPU和GPU // 15 
1.3.3多個計算圖// 18 
1.4 TensorBoard // 19 
1.4.1 TensorBoard最小的例子// 19 
1.4.2 TensorBoard的細節// 21 
1.5總結// 21 
第2章TensorFlow的高級庫// 22
2.1 TF Estimator // 22 
2.2 TF Slim // 24 
2.3 TFLearn // 25 
2.3.1創建TFLearn層// 26 
2.3.2創建TFLearn模型// 30 
2.3.3訓練TFLearn模型// 30 
2.3.4使用TFLearn模型// 30 
2.4 PrettyTensor // 31 
2.5 Sonnet // 32 
2.6總結// 34 
第3章Keras101 // 35 
3.1安裝Keras // 35 
3.2 Keras的神經網絡模型// 36 
3.2.1在Keras中創建模型的過程// 36 
3.3創建Keras模型// 36 
3.3.1用於創建Keras模型的序列化API // 36 
3.3.2用於創建Keras模型的功能性API // 37 
3.4 Keras的層// 37 
3.4.1 Keras內核層// 37 
3.4.2 Keras卷積層// 38 
3.4.3 Keras池化層// 38 
3.4.4 Keras局連接層// 39 
3.4.5 Keras循環層// 39 
3.4.6 Keras嵌入層// 39
3.4.7 Keras合併層// 39 
3.4.8 Keras高級激活層// 40 
3.4.9 Keras歸一化層// 40 
3.4.10 Keras噪聲層// 40 
3.5將網絡層添加到Keras模型中// 40 
3.5.1利用序列化API將網絡層添加到Keras模型中// 40 
3.5.2利用功能性API將網絡層添加到Keras模型中// 41 
3.6編譯Keras模型// 41 
3.7訓練Keras模型// 42 
3.8使用Keras模型進行預測// 42 
3.9 Keras中的其他模塊// 43 
3.10基於MNIST數據集的Keras順序模型示例// 43 
3.11總結// 45 
第4章基於TensorFlow的經典機器學習算法// 47 
4.1簡單的線性回歸// 48 
4.1.1數據準備// 49 
4.1.2建立簡單的回歸模型// 50 
4.1.3使用訓練好的模型進行預測// 55 
4.2多元回歸// 55 
4.3正則化回歸// 58 
4.3.1 Lasso正則化// 59 
4.3.2嶺正則化// 62 
4.3.3彈性網正則化// 64
4.4使用Logistic回歸進行分類// 65 
4.4.1二分類的Logistic回歸// 65 
4.4.2多類分類的Logistic回歸// 66 
4.5二分類// 66 
4.6多分類// 69 
4.7總結// 73 
第5章基於TensorFlow和Keras的神經網絡和多層感知機// 74 
5.1感知機// 74 
5.2多層感知機// 76 
5.3用於圖像分類的多層感知機// 77 
5.3.1通過TensorFlow構建用於MNIST分類的多層感知機// 77 
5.3.2通過Keras構建用於MNIST分類的多層感知機// 83 
5.3.3通過TFLearn構建用於MNIST分類的多層感知機// 85 
5.3. 4多層感知機與TensorFlow、 Keras和TFLearn的總結// 86 
5.4用於時間序列回歸的多層感知機// 86 
5.5總結// 89 
第6章基於TensorFlow和Keras的RNN // 90 
6.1簡單RNN // 90 
6.2 RNN改進版本// 92 
6.3 LSTM網絡// 93 
6.4 GRU網絡// 95 
6.5基於TensorFlow的RNN // 96
6.5.1 TensorFlow的RNN單元類// 96 
6.5.2 TensorFlow的RNN模型構造類// 97 
6.5.3 TensorFlow的RNN單元封裝類// 97 
6.6基於Keras的RNN // 98 
6.7 RNN的應用領域// 98 
6.8將基於Keras的RNN用於MNIST數據// 99 
6.9總結// 100 
第7章基於TensorFlow和Keras的RNN在時間序列數據中的應用//101 
7.1航空公司乘客數據集// 101 
7.1.1加載airpass數據集// 102 
7.1.2可視化airpass數據集// 102 
7.2使用TensorFlow為RNN模型預處理數據集// 103 
7.3 TensorFlow中的簡單RNN // 104 
7.4 TensorFlow中的LSTM網絡// 106 
7.5 TensorFlow中的GRU網絡// 107 
7.6使用Keras為RNN模型預處理數據集// 108 
7.7基於Keras的簡單RNN // 109 
7.8基於Keras的LSTM網絡// 111 
7.9基於Keras的GRU網絡// 112 
7.10總結/ / 113
第8章基於TensorFlow和Keras的RNN在文本數據中的應用// 114 
8.1詞向量表示// 114 
8.2為word2vec模型準備數據// 116 
8.2.1加載和準備PTB數據集// 117 
8.2.2加載和準備text8數據集// 118 
8.2.3準備小的驗證集// 119 
8.3使用TensorFlow的skip-gram模型// 119 
8.4使用t-SNE可視化單詞嵌入// 124 
8.5基於Keras的skip-gram模型/ / 126 
8.6使用TensorFlow和Keras中的RNN模型生成文本// 130 
8.6.1使用TensorFlow中的LSTM模型生成文本// 131 

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