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TensorFlow2.X項目實戰

  • 作者：李金洪|責編:吳宏偉
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121397066
  • 出版日期：2020/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：506
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於TensorFlow 2.1版本進行編寫。書中內容分為4篇。
    第1篇包括TensorFlow的安裝、使用方法。這部分內容可以使讀者快速上手TensorFlow工具。
    第2篇包括數據集製作、特徵工程等數據預處理工作，以及與數值分析相關的模型（其中包括wide_deep模型、梯度提升樹、知識圖譜、帶有JANET單元的RNN等模型）。
    第3篇從自然語言處理、電腦視覺兩個應用方向介紹了基礎的演算法原理和主流的模型。具體包括：TextCNN模型、帶有注意力機制的模型、帶有動態路由的RNN模型、BERTology系列模型、EfficientNet系列模型、Anchor-Free 模型、YOLO V3模型等。
    第4篇介紹了生成式模型和零次學習兩種技術，其中系統地介紹了信息熵、歸一化、f-GAN、最優傳輸、Sinkhorn演算法，以及變分自編碼、DeblurGAN、AttGAN、DIM、VSC等模型。
    本書結構清晰、案例豐富、通俗易懂、實用性強，適合對人工智慧、TensorFlow感興趣的讀者作為自學教程。另外，本書也適合社會培訓學校作為培訓教材，還適合電腦相關專業作為教學參考書。
作者介紹
李金洪|責編:吳宏偉
    李金洪，「大蛇智能」網站創始人、「代碼醫生」工作室主程序員。     精通Python、C、C++、彙編、Java和Go等多種編程語言。擅長神經網路、演算法、協議分析、逆向工程和移動互聯網安全架構等技術。在深度學習領域，參與過某移動互聯網後台的OCR項目、某娛樂節目機器人的語音識別和聲紋識別項目，以及人臉識別、活體檢測等多個項目。在「代碼醫生」工作室工作期間，完成過金融、安全、市政和醫療等多個領域的AI演算法外包項目。
目錄
第1篇  準備
  第1章  學習準備
    1.1  什麼是TensorFlow框架
    1.2  如何學習本書
  第2章  快速上手TensorFlow
    2.1  配置TensorFlow環境
      2.1.1  準備硬體
      2.1.2  準備開發環境
      2.1.3  安裝TensorFlow
      2.1.4  查看顯卡的命令及方法
      2.1.5  創建虛環境
    2.2  訓練模型的兩種方式
      2.2.1  「靜態圖」方式
      2.2.2  「動態圖」方式
    2.3  實例l：用靜態圖訓練模型，使其能夠從一組數據中找到y?2x規律
      2.3.1  開發步驟與代碼實現
      2.3.2  模型是如何訓練的
      2.3.3  生成檢查點文件
      2.3.4  載入檢查點文件
      2.3.5  修改迭代次數，二次訓練
    2.4  實例2：用動態圖訓練一個具有保存檢查點功能的回歸模型
      2.4.1  代碼實現：定義動態圖的網路結構
      2.4.2  代碼實現：在動態圖中加入保存檢查點功能
      2.4.3  代碼實現：在動態圖中訓練模型
      2.4.4  運行程序，顯示結果
  第3章  TensorFlow 2.X編程基礎
    3.1  動態圖的編程方式
      3.1.1  實例3：在動態圖中獲取參數
      3.1.2  實例4：在靜態圖中使用動態圖
      3.1.3  什麼是自動圖
    3.2  掌握估算器框架介面的應用
      3.2.1  了解估算器框架介面
      3.2.2  實例5：使用估算器框架
      3.2.3  定義估算器中模型函數的方法
      3.2.4  用tf.estimator.RunConfig控制更多的訓練細節
      3.2.5  用config文件分配硬體運算資源
      3.2.6  通過熱啟動實現模型微調
      3.2.7  測試估算器模型
      3.2.8  使用估算器模型
      3.2.9  用鉤子函數（Training_Hooks）跟蹤訓練狀態
      3.2.10  實例6：用鉤子函數獲取估算器模型的日誌
    3.3  實例7：將估算器模型轉化成靜態圖模型
      3.3.1  代碼實現：複製網路結構
      3.3.2  代碼實現：重用輸入函數
      3.3.3  代碼實現：創建會話恢復模型
      3.3.4  代碼實現：繼續訓練
    3.4  實例8：用估算器框架實現分散式部署訓練
      3.4.1  運行程序：修改估算器模型，使其支持分散式
      3.4.2  通過TF_CONFIG變數進行分散式配置
      3.4.3  運行程序

      3.4.4  擴展：用分佈策略或KubeFlow框架進行分散式部署
    3.5  掌握tf.keras介面的應用
      3.5.1  了解Keras與tf.keras介面
      3.5.2  實例9：用調用函數式API進行開發
      3.5.3  實例1O：用構建子類模式進行開發
      3.5.4  使用tf.keras介面的開發模式總結
  ……
第2篇  基礎
第3篇  進階
第4篇  高級
後記——讓技術更好地商業化落地

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