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简介:TensorFlow:实战Google深度学习框架pdf电子书,TensorFlow是一门新型技术学习框架,本书作者作为TensorFlow的新星人物,为读者们带来通俗易懂的学习内容。

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《Tensorflow实战Google深度学习框架》PDF一套四本+源代码_高清_完整

 

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TensorFlow实战

热门Tensorflow实战书籍PDF高清版一套共四本+源代码,包含《Tensorflow实战》、《Tensorflow:实战Google深度学习框架(完整版)》、《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》与《TensorFlow技术解析与实战》,不能错过的学习Tensorflow书籍。

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已在谷歌、优步(Uber)、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书,旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。

 
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TensorFlow实战_黄文坚(完整)

《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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Tensorflow实战Google深度学习框架(完整版)

TensorFlow实战谷歌深度学习框架,目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。第2版将书中所有示例代码从TensorFlow0.9.0升级到了TensorFlow1.4.0。在升级API的同时,第2版也补充了更多只有TensorFlow1.4.0才支持的功能。另外,第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。

 
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TensorFlow实战Google深度学习框架(第2版)

郑泽宇,2011年获北京大学计算机学士学位,2013年获卡内基梅隆大学计算机硕士学位,前谷歌高级工程师,现为才云科技(Caicloud.io)联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题,带领团队成功开发国内成熟的分布式TensorFlow深度学习平台,在机器学习、人工智能领域有着丰富的经验。

梁博文,谷歌工程师。2011年获北京大学计算机学士学位,2013年获哥伦比亚大学计算机硕士学位,同年加入谷歌翻译组,参与并领导了多个项目,负责了3个语言的翻译模型的研发工作,在自然语言处理方面有丰富经验,在统计翻译模型、神经网络翻译模型、语料数据清洗等方面均有深入研究。

 
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TensorFlow技术解析与实战_李嘉璇

TensorFlow技术解析与实战从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程,实现一个自定义操作,并进行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识;实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络(CNN、RNN和自编码网络等)并对MNIST数据集进行训练,讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用;提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API,还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用,以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。最后,附录中列出一些可供参考的公开数据集,并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。

 

作者简介 

李嘉璇,创建TensorFlow交流社区,活跃于国内各大技术社区,知乎编程问题回答者。致力于人工智能的研究,对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用有浓厚兴趣。有过上百篇论文阅读和深度学习经验,处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘经验,参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛,曾任职百度研发工程师。

 

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《TensorFlow实战Google深度学习框架(第二版)》学习笔记及书评

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