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tensorflow實戰(zhàn)pdf是由作者黃文堅、唐源出版的關(guān)于tensorflow實戰(zhàn)的學習書籍，可以幫助你更加輕松簡單的學習探索TensorFlow，書籍內(nèi)詳細的為大家介紹TensorFlow的基礎原理和tensorflow實戰(zhàn)教程，感興趣的用戶趕快來IT貓撲下載體驗吧！

TensorFlow實戰(zhàn)介紹

《TensorFlow實戰(zhàn)》希望用簡單易懂的語言帶領(lǐng)大家探索TensorFlow（基于1.0版本API）。在《TensorFlow實戰(zhàn)》中我們講述了TensorFlow的基礎原理，TF和其他框架的異同。并用具體的代碼完整地實現(xiàn)了各種類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow實戰(zhàn)》還講解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib組件。《TensorFlow實戰(zhàn)》希望能幫讀者快速入門TensorFlow和深度學習，在工業(yè)界或者研究中快速地將想法落地為可實踐的模型。

tensorflow實戰(zhàn)pdf

tensorflow實戰(zhàn)中文版黃文堅pdf電子書使用說明

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tensorflow實戰(zhàn)目錄

1 TensorFlow基礎 1

1.1 TensorFlow概要1

1.2 TensorFlow編程模型簡介4

2 TensorFlow和其他深度學習框架的對比 18

2.1 主流深度學習框架對比18

2.2 各深度學習框架簡介20

3 TensorFlow第一步 39

3.1 TensorFlow的編譯及安裝39

3.2 TensorFlow實現(xiàn)SoftmaxRegression識別手寫數(shù)字46

4 TensorFlow實現(xiàn)自編碼器及多層感知機 55

4.1 自編碼器簡介55

4.2 TensorFlow實現(xiàn)自編碼器59

4.3 多層感知機簡介66

4.4 TensorFlow實現(xiàn)多層感知機70

5 TensorFlow實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 74

5.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡簡介74

5.2 TensorFlow實現(xiàn)簡單的卷積網(wǎng)絡80

5.3 TensorFlow實現(xiàn)進階的卷積網(wǎng)絡83

6 TensorFlow實現(xiàn)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 95

6.1 TensorFlow實現(xiàn)AlexNet 97

6.2 TensorFlow實現(xiàn)VGGNet 108

6.3 TensorFlow實現(xiàn)GoogleInceptionNet 119

6.4 TensorFlow實現(xiàn)ResNet 143

6.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展趨勢156

7 TensorFlow實現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡及Word2Vec 159

7.1 TensorFlow實現(xiàn)Word2Vec 159

7.2 TensorFlow實現(xiàn)基于LSTM的語言模型173

7.3 TensorFlow實現(xiàn)BidirectionalLSTMClassifier 188

8 TensorFlow實現(xiàn)深度強化學習 195

8.1 深度強化學習簡介195

8.2 TensorFlow實現(xiàn)策略網(wǎng)絡201

8.3 TensorFlow實現(xiàn)估值網(wǎng)絡213

9 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 233

9.1 TensorBoard 233

9.2 多GPU并行243

9.3 分布式并行249

10 TF.Learn從入門到精通 259

10.1 分布式Estimator 259

10.2 深度學習Estimator 267

10.3 機器學習Estimator 272

10.4 DataFrame 278

10.5 監(jiān)督器Monitors 279

11 TF.Contrib的其他組件 283

11.1 統(tǒng)計分布283

11.2 Layer模塊285

11.3 性能分析器tfprof 293

參考文獻 297

相關(guān)信息

Google近日發(fā)布了TensorFlow 1.0候選版，這個穩(wěn)定版將是深度學習框架發(fā)展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式開源，距今已有一年多，這期間TensorFlow不斷給人以驚喜，推出了分布式版本，服務框架TensorFlow Serving，可視化工具TensorFlow，上層封裝TF.Learn，其他語言（Go、Java、Rust、Haskell）的綁定、Windows的支持、JIT編譯器XLA、動態(tài)計算圖框架Fold，以及數(shù)不勝數(shù)的經(jīng)典模型在TensorFlow上的實現(xiàn)（Inception Net、SyntaxNet等）。在這一年多時間，TensorFlow已從初入深度學習框架大戰(zhàn)的新星，成為了幾近壟斷的行業(yè)事實標準。

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