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TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用 PDF 超清完整版

2023-07-11 14:52:26 类别：人工智能

更新：2023-07-11 14:52:26
大小：40.5 MB
出版：清华大学出版社
作者：林大贵
类别：人工智能
格式：PDF

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资源介绍

本站精选了一篇人工智能相关的 PDF电子书资料，由清华大学出版社出版，作者是林大贵，介绍了关于TensorFlow、Keras、人工智能、深度学习方面，格式为PDF，资源大小40.5 MB，目前在人工智能类资源综合评分为：8.3分。本书通过大量的范例浅入深地讲解Keras与TensorFlow深度学习，使读者能够快速理解和应用这两个工具在人工智能领域的实践。书中详细介绍了安装和上机操作指南，帮助读者迅速上手。本书还提供了丰富的范例程序，让读者能够深入了解TensorFlow与Keras在深度学习方面的知识。这些范例程序不仅能够帮助读者学习基础知识，还可以作为实践的参考和指导。本书不仅内容广泛，而且深入浅出，是一本非常实用的关于TensorFlow和Keras深度学习人工智能实践的教材。

TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用

TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用电子书封面

读者评价

看了一半了，确实对我的学习有帮助，因为我现在就是卡在入门很难的阶段，不过里面的错字和错误的地方太多了吧，而且重复的东西很多精简一下大概只有250字左右，不过确实还行
还可以，没有仔细阅读，涉及内容比较多，深入的不是太多。入门应用足够用了吧

挺不错的入门书，满足快速入门概览实现流程的需求，不用纠结太多原理性的东西，在应用中慢慢加深认识。内容不深，入门够用

书籍还可以吧，因为我是拿来入门的，但是看完之后才发现真的很简单，有关理论的方面基本上没有涉及，但是关于书中的代码都有讲解，只要是掌握了些简单的概念就可以上手，但是真的太简单了。还有书籍有几个印刷错误，看的时候有强迫症…整体来说还是不错的书，看完之后建议大家再看一本理论的书籍，如果用Keras的话就看下Keras中文文档就好了

快餐时代，企图分一碗羹的一本书，基本和网上博客的质量差不多，说是实践就玩了玩mnist，imdb数据集，而且书中有很多错误。

内容介绍

本书提供了安装和上机操作的指南，并提供了大量的范例程序来介绍TensorFlow Keras深度学习方面的知识。全书共分为9个部分，包含21章内容，主要包括基本概念介绍、安装TensorFlow与Keras、Keras MNIST手写数字识别、Keras CIFAR-10照片图像物体识别、Keras多层感知器预测泰坦尼克号上旅客的生存概率、使用Keras进行IMDb自然语言处理与情感分析、使用TensorFlow张量运算模拟神经网络的运行、TensorFlow MNIST手写数字识别以及使用GPU大幅加速深度学习训练。

TensorFlow Keras深度学习方面的知识并不要求具备高等数学模型和算法等专业知识，读者只需要具备基本的Python程序设计能力，按照本书的步骤逐渐学习，就可以了解深度学习的基本概念，并实际运用深度学习技术。

第1章人工智能、机器学习与深度学习简介 1
第2章深度学习的原理 9
第3章 TensorFlow与Keras介绍 22
第4章在Windows中安装TensorFlow与Keras 31
第5章在Linux Ubuntu中安装TensorFlow与Keras 49
第6章 Keras MNIST手写数字识别数据集 55
第7章 Keras多层感知器识别手写数字 66
第8章 Keras卷积神经网络识别手写数字 90
第9章 Keras CIFAR-10图像识别数据集 108
第10章 Keras卷积神经网络识别CIFAR-10图像 116
第11章 Keras泰坦尼克号上的旅客数据集 137
第12章 Keras多层感知器预测泰坦尼克号上旅客的生存概率 148
第13章 IMDb网络电影数据集与自然语言处理 161
第14章 Keras建立MLP、RNN、LSTM模型进行IMDb情感分析 177
第15章 TensorFlow程序设计模式 201
第16章以TensorFlow张量运算仿真神经网络的运行 215
第17章 TensorFlow MNIST手写数字识别数据集 227
第18章 TensorFlow多层感知器识别手写数字 236
第19章 TensorFlow卷积神经网络识别手写数字 253
第20章 TensorFlow GPU版本的安装 271
第21章使用GPU加快TensorFlow与Keras训练 287

以上就是本次关于书籍资源的介绍和部分内容，我们还整理了以往更新的其它相关电子书资源内容，可以在下方直接下载，关于相关的资源我们在下方做了关联展示，需要的朋友们也可以参考下。

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留言评论

网友NO.45583 2019-03-18

Keras 的模型 Keras 的核心数据结构是模型。模型是用来组织网络层的方式。模型有两种，一种叫 Sequential 模型，另一种叫Model 模型。Sequential 模型是一系列网络层按顺序构成的栈，是单输入和单输出的，层与层之间只有相邻关系，是最简单的一种模型。Model 模型是用来建立更复杂的模型的。这里先介绍简单的Sequential 模型的使用（后面将会以一个示例来介绍Model 模型）。首先是加载数据，这里我们假设数据已经加载完毕，是X_train, Y_train 和X_test, Y_test。然后构建模型： from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential() model.add(Dense(output_dim=64, input_dim=100)) model.add(Activation(“relu”)) model.add(Dense(output_dim=10)) model.add(Activation(“softmax”)) 然后，编译模型，同时指明损失函数和优化器： model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’sgd’, metrics=[‘accuracy’]) 最后，训练模型和评估模型： model.fit(X_train, Y_train, nb_epoch=5, batch_size=32) loss_and_metrics = model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=32) 这就是一个最简单的模型的使用。如果要搭建复杂的网络，可以使用Keras 的Model 模型，它能定义多输出模型、含有共享层的模型、共享视觉模型、图片问答模型、视觉问答模型等。在Keras 的源代码的examples 文件夹里还有更多的例子，有兴趣的读者可以参参。

网友NO.35016 2019-03-18

1、 Keras 的优点 Keras 是高度封装的，非常适合新手使用，代码更新速度比较很，示例代码也比较多，文档和我论区也比较完善。最重要的是，Keras 是TensorFlow 官方支持的。当机器上有可用的GPU 时，代码会自动调用GPU 进行并行计算。 Keras 官方网站上描述了它的几个优点，具体如下。 ● 模块化：模型的各个部分，如神经层、成本函数、优化器、初始化、激活函数、规范化都是独立的模块，可以组合在一起来创建模型。 ● 极简主义：每个模块都保持简短和简单。 ● 易扩展性：很容易添加新模块，因此Keras 适于做进一步的高级研究。 ● 使用Python 语言：模型用Python 实现，非常易于调试和扩展。

网友NO.48057 2019-03-18

eras 是一个高级的Python 神经网络框架，其文档详。Keras 已经被添加到 TensorFlow 中，成为其默认的框架，为TensorFlow 提供更高级的API。如果读者不想了解TensorFlow 的细节，只需要模块化，那么Keras 是一个不错的选择。如果将TensorFlow 比喻为编程界的Java 或C++，那么Keras 就是编程界的Python。它作为 TensorFlow 的高层封装，可以与TensorFlow 联合使用，用它很速搭建原型。另外，Keras 兼容两种后端，即Theano 和TensorFlow，并且其接口形式和Torch 有几分相像。掌握Keras 可以大幅提升对开发效率和网络结构的理解。