TensorFlow实战Google深度学习框架+++ TensorFlow机器学习指南

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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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本书由资深数据科学家撰写，从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践。真实的应用场景和数据，丰富的代码实例，详尽的操作步骤，带你由浅入深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现。

全书共11章，第1章介绍TensorFlow的基本概念；第2章介绍如何在计算图中连接算法组件，创建一个简单的分类器；第3章重点介绍如何使用TensorFlow实现各种线性回归算法；第4章介绍支持向量机（SVM）算法；第5章介绍如何使用数值度量、文本度量和归一化距离函数实现最近邻域算法；第6章讲述如何使用TensorFlow实现神经网络算法；第7章阐述TensorFlow实现的各种文本处理算法。第8章扩展神经网络算法；第9，解释在TensorFlow中如何实现递归神经网络（RNN）算法；第10章介绍TensorFlow产品级用例和tips；第11章展示TensorFlow如何实现k-means算法、遗传算法和解决常微分方程（ODE）等。

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关键词：Tensor Google flow 机器学习 深度学习

谢谢分享

wt5084834 发表于 2019-6-3 21:15
1TensorFlow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 ...

谢谢楼主的分享

wt5084834 发表于 2019-6-3 21:15
1TensorFlow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 ...

好书

谢谢楼主的分享

TensorFlow is an open-source machine learning library for research and production. TensorFlow offers APIs for beginners and experts to develop for desktop, mobile, web, and cloud. See the sections below to get started.

TensorFlow 不是一个标准的 Python 库

大多数 Python 库被编写为 Python 的自然扩展形式。当你导入一个库时，你得到的是一组变量、函数和类，他们扩展并补充了你的代码「工具箱」。当你使用它们时，你能预期到返回的结果是怎样的。在我看来，当谈及 TensorfFlow 时，应该把这种认知完全抛弃。思考什么是 TensorFlow 及其如何与其他代码进行交互从根本上来说就是错误的。

Python 和 TensorFlow 之间的关系可以类比 Javascript 和 HTML 之间的关系。Javascript 是一种全功能的编程语言，可以做各种美妙的事情。HTML 是用于表示某种类型的实用计算抽象（此处指可由 Web 浏览器呈现的内容）的框架。Javascript 在交互式网页中的作用是组装浏览器看到的 HTML 对象，然后在需要时通过将其更新为新的 HTML 来与其交互。

与 HTML 类似，TensorFlow 是用于表示某种类型的计算抽象（称为「计算图」）的框架。但我们用 Python 操作 TensorFlow 时，我们用 Pyhton 代码做的第一件事就是构建计算图。一旦完成，我们做的第二件事就是与它进行交互（启动 TensorFlow 的「会话」）。但重要的是，要记住计算图不在变量内部；而是处在全局命名空间中。正如莎士比亚所说：「所有的 RAM 都是一个阶段，所有的变量都仅仅是指针」


import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

TensorFlow 不是一个标准的 Python 库

大多数 Python 库被编写为 Python 的自然扩展形式。当你导入一个库时，你得到的是一组变量、函数和类，他们扩展并补充了你的代码「工具箱」。当你使用它们时，你能预期到返回的结果是怎样的。在我看来，当谈及 TensorfFlow 时，应该把这种认知完全抛弃。思考什么是 TensorFlow 及其如何与其他代码进行交互从根本上来说就是错误的。

Python 和 TensorFlow 之间的关系可以类比 Javascript 和 HTML 之间的关系。Javascript 是一种全功能的编程语言，可以做各种美妙的事情。HTML 是用于表示某种类型的实用计算抽象（此处指可由 Web 浏览器呈现的内容）的框架。Javascript 在交互式网页中的作用是组装浏览器看到的 HTML 对象，然后在需要时通过将其更新为新的 HTML 来与其交互。

与 HTML 类似，TensorFlow 是用于表示某种类型的计算抽象（称为「计算图」）的框架。但我们用 Python 操作 TensorFlow 时，我们用 Pyhton 代码做的第一件事就是构建计算图。一旦完成，我们做的第二件事就是与它进行交互（启动 TensorFlow 的「会话」）。但重要的是，要记住计算图不在变量内部；而是处在全局命名空间中。正如莎士比亚所说：「所有的 RAM 都是一个阶段，所有的变量都仅仅是指针」

感谢分享

wt5084834 发表于 2019-6-3 21:15
1TensorFlow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 ...

感谢楼主分享，好好学习