Tensorflow实战Google深度学习框架—郑泽宇书籍整理

编辑推荐

√ 前谷歌专家、现Tensorflow创业新贵，新版力邀现谷歌专家加盟，共话新版核心技术与前沿案例。

√ 本书前版作为业界首著伴随Tensorflow火遍全球，旨在面向生产|商业场景，彻底贯通原理|实践。

 

√ 深入原理|走访主创|结合真实项目，AI、ML团队争相赞誉力荐，与Tensorflow一道成为事实标准。

 

√ 代码全面升级为1.4 版，重点关注新版功能，增设专题论述TF高层封装和深度学习自然语言应用。

 

内容简介

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》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TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时，第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0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。

《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师，希望了解深度学习的大数据平台工程师，对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。

作者简介

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。

目　　录

第1章 深度学习简介
1.1 人工智能、机器学习与深度学习
1.2 深度学习的发展历程
1.3 深度学习的应用
1.3.1 计算机视觉
1.3.2 语音识别
1.3.3 自然语言处理
1.3.4 人机博弈
1.4 深度学习工具介绍和对比
小结
第2章 TensorFlow环境搭建
2.1 TensorFlow的主要依赖包
2.1.1 Protocol Buffer
2.1.2 Bazel

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前　　言

序
2017年初，我曾为本书第1版写过一篇“推荐序”。后来郑泽宇邀请我共同完成第2版的写作，我从读者变成了作者，又有了许多新的感受。因此我想借着重新写序的机会，跟读者分享一下写作第2版的心路点滴。我在自然语言处理领域工作多年，这次负责撰写第9章自然语言处理的相关内容，本以为会是得心应手，然而事实上，写作的过程远比我想象中困难得多。最困难的地方在于，写作进行的时候无法及时得到读者的反馈，不能把握读者的心声——理论部分介绍多少比较合适？关于语料预处理的内容会不会令读者感到枯燥？模型的实现应该使用基本模块来搭建还是直接调用TensorFlow中的库？注意力机制有那么多变体，到底应该介绍哪一个才符合读者的期望？这些都是我在写作过程中反复思考的问题。最后书中呈现的内容，大致是我认真揣测读者的心思后，想到的在特定领域搭建应用时所要用到的最精简的知识。希望这些知识能为读者进一步学习和实践打下良好的基础。

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媒体评论

终于等到这本TensorFlow技术书的升级。这本书和其他介绍技术框架的书不太一样，它从深度学习简介开始，一点一点深入到TensorFlow的使用，同时把算法和框架的使用结合起来，让读者在了解框架的同时，还能够更深入地了解深度学习算法的原理。示例代码注释详尽，语言风格通俗易懂，算法介绍由浅入深，可谓是难得的好书。
——冯博 TalkingData 数据科学家

本书由浅入深，介绍了TensorFlow在典型场景中的应用实践，提供分布式训练等大量实例，是TensorFlow开发者和深度学习爱好者的优选参考资料。
——陈迪豪 第四范式先知平台架构师

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