【PDF+代码】Tensorflow实战Google深度学习框架

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提取码：2337 

 

书中代码github：https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial

《TensorFlow：实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以更快、更有效的方式上手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Google深度学习框架》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个更新、更火的人工智能领域的推荐参考书。

 

适读人群 ：对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员，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、机器学习感兴趣的在校学生，希望找深度学习相关岗位的求职人员，等等。

√ 作者为前谷歌专家，现Tensorflow创业新星，醉心深度学习研究。

√ Tensorflow已从前瞻性黑科技成长为主流方案，本书旨在面向生产与商业场景，彻底贯通原理与实践。

√ BAT一线团队与各大基于AI、ML的技术公司争相赞誉力荐，本书与Tensorflow一道走向事实标准。

√ 深入技术原理，走访主创团队，结合真实项目，倾力呈现一手资料，深度剖析一线实战。

tensorflow 是一个google开源的深度学习的框架，执行性能良好，值得使用。

caffe，caffe2 通过配置就可以拼凑一个深度学习框架，大大简化流程但也依赖大量的开源库，性能也不错。2013开始面世，很有活力的一个框架。

keras 这个一个积木式的框架，有很多现成的函数 可以直接拿来用，开发速度杠杠的，就是缺少灵活性。

MXNet 是一个全功能,灵活可编程和高扩展性的深度学习框架，可能学术上用的比较多吧！

Torch 是一个facebook在维护的框架，灵活性也很大，不过要lua语言结合使用；

CNTK微软推出的一个深度学习框架，可以在window上执行，性能据说是最优的，可是使用者不多，可能是市场都被主流的几个占有了；

Deeplearning4j  java的一个深度学习库，不甚了解；

Theano 是一个很古老的框架，在研究室就开始使用，性能比较差，速度最慢的，生产环境不会用的，只是现在有些研究室还在用。

其他：

SciKit-learn 是老牌的开源 Python 算法框架 

openCV 是一个图片及视觉算法的框架

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最要建议就是学学：

   tensorflow + caffe（caffe2）

其实想深入研究原理也可以简单使用

  numpy + matplotlib 

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tensorflow的运行规律，就是步骤了：

1， 创建tensorflow变量，初始变量，用于执行的的
2， 设置操作的配置
3， 初始化tensorflow 例子
4， 创建tensorflow session （session是执行引擎）
5， 执行session 即运行你的例子

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