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《深入理解TensorFlow:架构设计与实现原理》电子书封面

深入理解TensorFlow:架构设计与实现原理

  • 发布时间:2020年08月12日 09:38:06
  • 作者:彭靖田
  • 大小:116 MB
  • 类别:TensorFlow电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:全书超清版
  • 评分:9.7

    深入理解TensorFlow:架构设计与实现原理 PDF 全书超清版

      给大家带来的一篇关于TensorFlow相关的电子书资源,介绍了关于深入理解TensorFlow、架构设计方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小116 MB,彭靖田编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.4。

      内容介绍

      深入理解TensorFlow:架构设计与实现原理

      深入理解TensorFlow:架构设计与实现原理

      读者评价

      TensorFlow更新较快,出书节奏跟不上API更新步伐(比如 tf.data,又如 supervisor)…… 因为对tensorflow比较熟悉,看这本书有一定收获,但总体来说收获不大。 对新手可能有一些帮助。
      涉及全面但也缺乏精炼,第三部分算法模型几章完全可以砍掉。配合TensorFlow内核剖析一起看:https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals
      偏架构实现层面。不适合入门,但是对于已经有一定的tensorflow应用经验的同学来说是非常好的一本书。
      从tensorflow架构设计层面解剖其设计艺术,对于我这种喜爱底层和架构设计的开发者,这绝对是一本非常有深度的好书!

      内容介绍

      《深入理解TensorFlow》从基本概念、内部实现和实践等方面深入剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念,接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现,紧接着还将TensorFlow与深度学习相结合,从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、GAN和RNN等经典模型,然后深入剖析了TensorFlow运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现,全面介绍了TensorFlow生态系统的发展。

      目录

      • 第一部分基础篇
      • 第1章 TensorFlow系统概述2
      • 第2章 TensorFlow环境准备15
      • 第3章TensorFlow基础概念34
      • 第二部分关键模块篇
      • 第4章TensorFlow数据处理方法78
      • 第5章TensorFlow编程框架112
      • 第6章TensorBoard可视化工具138
      • 第7章模型托管工具:TensorFlow Serving164
      • 第三部分算法模型篇
      • 第8章深度学习概述178
      • 第9章CNN模型192第10章 GAN模型223
      • 第11章 RNN模型239
      • 第四部分核心揭秘篇
      • 第12章 TensorFlow运行时核心设计与实现256
      • 第13章 通信原理与实现277
      • 第14章 数据流图计算原理与实现301
      • 第五部分生态发展篇
      • 第15章 TensorFlow生态环境330

      学习笔记

      tensorflow实现逻辑回归模型

      逻辑回归模型 逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法,它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中,从而能够完成对事件发生的概率进行预测。 import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#下载好的mnist数据集存在F:/mnist/data/中mnist = input_data.read_data_sets('F:/mnist/data/',one_hot = True)print(mnist.train.num_examples)print(mnist.test.num_examples)trainimg = mnist.train.imagestrainlabel = mnist.train.labelstestimg = mnist.test.imagestestlabel = mnist.test.labelsprint(type(trainimg))print(trainimg.shape,)print(trainlabel.shape,)print(testimg.shape,)print(testlabel.shape,)nsample = 5randidx = np.random.randint(trainimg.……

      TensorFlow实现卷积神经网络基础知识点

      本文实例为大家分享了TensorFlow实现卷积神经网络的具体代码,供大家参考,具体内容如下 代码(源代码都有详细的注释)和数据集可以在github下载: # -*- coding: utf-8 -*-卷积神经网络测试MNIST数据#########导入MNIST数据########from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfmnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data/, one_hot=True)# 创建默认InteractiveSessionsess = tf.InteractiveSession()#########卷积网络会有很多的权重和偏置需要创建,先定义好初始化函数以便复用######### 给权重制造一些随机噪声打破完全对称(比如截断的正态分布噪声,标准差设为0.1)def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) retu……

      以上就是本次介绍的TensorFlow电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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