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走向TensorFlow2.0(深度學習應用編程快速入門)

  • 作者：趙英俊
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121376467
  • 出版日期：2019/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：156
人民幣：RMB 55 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是TensorFlow2.0編程實踐的入門類書籍，目的是在TensorFlow2.0正式版發布之際能夠幫助大家快速了解其核心特性及基本編程技巧。本書通過5個常用的人工智慧編程案例，幫助大家掌握如何在工作中使用TensorFlow2.0進行應用開發。
    本書內容覆蓋了Python和TensorFlow基礎入門、自然語言處理和CV領域的實踐案例、模型的服務化部署，希望在基於TensorFlow2.0的人工智慧編程上能夠助你一臂之力。
作者介紹
趙英俊
    趙英俊，阿里雲人工智慧領域MVP，目前在阿里雲從事產業、工業智能方向的解決方案架構師工作，基於數據智能、人工智慧等技術和產品解決傳統產業、工業的痛點和難點問題。現個人維護一個優秀的開源NLP項目——基於Seq2Seq的中文智能聊天機器人，目前GitHub stars超過1100。
目錄
第1章  Python基礎編程入門
  1.1  Python的歷史
    1.1.1  Python版本的演進
    1.1.2  Python的工程應用情況
  1.2  Python的基本數據類型
  1.3  Python數據處理工具之Pandas
    1.3.1  數據讀取和存儲
    1.3.2  數據查看和選取
    1.3.3  數據處理
  1.4  Python圖像處理工具之PIL
    1.4.1  PIL簡介
    1.4.2  PIL介面詳解
    1.4.3  PIL圖像處理實踐
第2章  TensorFlow2.0快速入門
  2.1  TensorFlow2.0簡介
  2.2  TensorFlow2.0環境搭建
    2.2.1  CPU環境搭建
    2.2.2  基於Docker的GPU環境搭建
  2.3  TensorFlow2.0基礎知識
    2.3.1  TensorFlow2.0 Eager模式簡介
    2.3.2  TensorFlow2.0 AutoGraph簡介
    2.3.3  TensorFlow2.0低階API基礎編程
  2.4  TensorFlow2.0高階API（tf.keras）
    2.4.1  tf.keras高階API概覽
    2.4.2  tf.keras高階API編程
第3章  基於CNN的圖像識別應用編程實踐
  3.1  CNN相關基礎理論
    3.1.1  卷積神經網路概述
    3.1.2  卷積神經網路結構
    3.1.3  卷積神經網路三大核心概念
  3.2  TensorFlow2.0 API詳解
    3.2.1  tf.keras.Sequential
    3.2.2  tf.keras.layers.Conv2D
    3.2.3  tf.keras.layers.MaxPool2D
    3.2.4  tf.keras.layers.Flatten與tf.keras.layer.Dense
    3.2.5  tf.keras.layers.Dropout
    3.2.6  tf.keras.optimizers.Adam
  3.3  項目工程結構設計
  3.4  項目實現代碼詳解
    3.4.1  工具類實現
    3.4.2  cnnModel實現
    3.4.3  執行器實現
    3.4.4  Web應用實現
第4章  基於Seq2Seq的中文聊天機器人編程實踐
  4.1  NLP基礎理論知識
    4.1.1  語言模型
    4.1.2  循環神經網路
    4.1.3  Seq2Seq模型
  4.2  TensorFlow2.0 API詳解
    4.2.1  tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer

    4.2.2  tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences
    4.2.3  tf.data.Dataset.from_tensor_slices
    4.2.4  tf.keras.layers.Embedding
    4.2.5  tf.keras.layers.GRU
    4.2.6  tf.keras.layers.Dense
    4.2.7  tf.expand_dims
    4.2.8  tf.keras.optimizers.Adam
    4.2.9  tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
    4.2.10  tf.math.logical_not
    4.2.11  tf.concat
    4.2.12  tf.bitcast
  4.3  項目工程結構設計
  4.4  項目實現代碼詳解
    4.4.1  工具類實現
    4.4.2  data_util實現
    4.4.3  seq2seqModel實現
    4.4.4  執行器實現
    4.4.5  Web應用實現
第5章  基於CycleGAN的圖像風格遷移應用編程實踐
  5.1  GAN基礎理論
    5.1.1  GAN的基本思想
    5.1.2  GAN的基本工作機制
    5.1.3  GAN的常見變種及應用場景
  5.2  CycleGAN的演算法原理
  5.3  TensorFlow2.0 API詳解
    5.3.1  tf.keras.Sequential
    5.3.2  tf.keras.Input
    5.3.3  tf.keras.layers.BatchNormalization
    5.3.4  tf.keras.layers.Dropout
    5.3.5  tf.keras.layers.Concatenate
    5.3.6  tf.keras.layers.LeakyReLU
    5.3.7  tf.keras.layers.UpSampling2D
    5.3.8  tf.keras.layers.Conv2D
    5.3.9  tf.optimizers.Adam
  5.4  項目工程結構設計
  5.5  項目實現代碼詳解
    5.5.1  工具類實現
    5.5.2  CycleganModel實現
    5.5.3  執行器實現
    5.5.4  Web應用實現
第6章  基於Transformer的文本情感分析編程實踐
  6.1  Transformer相關理論知識
    6.1.1  Transformer基本結構
    6.1.2  注意力機制
    6.1.3  位置編碼
  6.2  TensorFlow2.0 API詳解
    6.2.1  tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer
    6.2.2  tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences
    6.2.3  tf.data.Dataset.from_tensor_slices
    6.2.4  tf.keras.layers.Embedding

    6.2.5  tf.keras.layers.Dense
    6.2.6  tf.keras.optimizers.Adam
    6.2.7  tf.optimizers.schedules.LearningRateSchedule
    6.2.8  tf.keras.layers.Conv1D
    6.2.9  tf.nn.moments
  6.3  項目工程結構設計
  6.4  項目實現代碼詳解
    6.4.1  工具類實現
    6.4.2  data_util實現
    6.4.3  textClassiferMode實現
    6.4.4  執行器實現
    6.4.5  Web應用實現
第7章  基於TensorFlow Serving的模型部署實踐
  7.1  TensorFlow Serving框架簡介
    7.1.1  Servable
    7.1.2  Source
    7.1.3  Loader
    7.1.4  Manager
  7.2  TensorFlow Serving環境搭建
    7.2.1  基於Docker搭建TensorFlow Serving環境
    7.2.2  基於Ubuntu 16.04搭建TensorFlow Serving環境
  7.3  API詳解
    7.3.1  tf.keras.models.load_model
    7.3.2  tf.keras.experimental.export_saved_model
    7.3.3  tf.keras.backend.set_learning_phase
  7.4  項目工程結構設計
  7.5  項目實現代碼詳解
    7.5.1  工具類實現
    7.5.2  模型文件導出模塊實現
    7.5.3  模型文件部署模塊實現
    7.5.4  Web應用模塊實現

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