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TensorFlow学习指南 深度学习系统构建详解
  • TomHope,YehezkelS.Resheff,ItayLieder著;朱小虎,李紫辉译 著
  • 出版社: 北京:机械工业出版社
  • ISBN:9787111600725
  • 出版时间:2018
  • 标注页数:227页
  • 文件大小:22MB
  • 文件页数:242页
  • 主题词:学习系统-研究

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图书目录

前言1

第1章 引言5

1.1 走入深度学习5

1.2 TensorFlow:名字中的含义8

1.3 高层次概览9

1.4 本章总结11

第2章 随之“流”动:启动与运行TensorFlow12

2.1 安装TensorFlow12

2.2 Hello World14

2.3 MNIST16

2.4 softmax回归17

2.5 本章总结24

第3章 理解TensorFlow基础知识25

3.1 计算图25

3.2 图、会话和提取数据26

3.3 流动的张量32

3.4 变量、占位符和简单的优化41

3.5 本章总结52

第4章 卷积神经网络53

4.1 卷积神经网络简介53

4.2 MNIST:第二轮55

4.3 CIFAR1063

4.4 本章总结71

第5章 文本Ⅰ:文本及序列的处理,以及TensorBoard可视化72

5.1 序列数据的重要性72

5.2 循环神经网络简介73

5.3 处理RNN的文本序列87

5.4 本章总结97

第6章 文本Ⅱ:词向量、高级RNN和词嵌入可视化99

6.1 词嵌入介绍99

6.2 word2vec101

6.3 预训练词嵌入,高级RNN110

6.4 本章总结116

第7章 TensorFlow抽象与简化117

7.1 本章概述117

7.2 contrib.learn121

7.3 TFLearn136

7.4 本章总结156

第8章 队列、线程和数据读取158

8.1 输入管道158

8.2 TFRecord159

8.3 队列162

8.4 完全多线程的输入管道168

8.5 本章总结172

第9章 分布式TensorFlow173

9.1 分布式计算173

9.2 TensorFlow元素175

9.3 分布式示例180

9.4 本章总结187

第10章 用TensorFlow导出和提供服务模型188

10.1 保存和导出模型188

10.2 TensorFlow Serving简介199

10.3 本章总结209

附录A 模型构建和使用TensorFlow Serving的建议210

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