书籍介绍
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。
第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时，第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外，第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。
《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》适用于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、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。
AI导读
核心看点
- 省略繁琐数学推导，从实际应用出发快速上手
- 代码升级至TensorFlow 1.4.0，补充新功能
- 新增高层封装与自然语言处理应用章节
适合谁读
- 想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家
- 希望了解深度学习的大数据平台工程师
- 对人工智能感兴趣的计算机从业人员及学生
读前提醒
- 本书侧重实战应用，未深入讲解数学原理
- 部分代码示例可能存在版本兼容性问题
- 建议结合官方文档或更新框架版本阅读
读者共识
- 被公认为目前最好的TensorFlow入门书籍
- 文字通俗易懂，代码规范，细节讲解细致
- 适合有理论基础者快速熟悉TensorFlow流程
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
精彩摘录
- "循环神经网络源自于1982年由Saratha Sathasivam提出的霍普菲尔德网络。 Sathasivam S. Logic Learning in Hopfield Networks [J]. Modern Applied Science 2006"
- "A class for running TensorFlow operations. A Session object encapsulates the environment in which Operation objects are executed, and Tensor objects are evaluated."
- "会话拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源。"
- "This method runs one "step" of TensorFlow computation, by running the necessary graph fragment to execute every Operation and evaluate every Tensor in fetches, substituting the values in feed_dict for the corresponding input values."
- "过滤器中另外一个需要人工指定的设置是处理得到的单位节点矩阵的大小，这个设置指的是输出单位节点矩阵的深度。注意过滤器的尺寸指的是一个过滤器输入节点矩阵的大小，而深度指的是输出单位节点矩阵的深度。"
作者简介
郑泽宇，2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获卡内基梅隆大学计算机硕士学位，前谷歌高级工程师，现为才云科技(Caicloud.io)联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题，带领团队成功开发国内成熟的分布式TensorFlow深度学习平台，在机器学习、人工智能领域有着丰富的经验。
梁博文，谷歌工程师。2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获哥伦比亚大学计算机硕士学位，同年加入谷歌翻译组，参与并领导了多个项目，负责了3个语言的翻译模型的研发工作，在自然语言处理方面有丰富经验，在统计翻译模型、神经网络翻译模型、语料数据清洗等方面均有深入研究。
目录
用户评论
比第一版好
看的电子版，排版很烂。内容也一般吧
tensorflow1最好的一本书。被低估的一本书， 写的很细致。
之前读过一些论文，对理论比较熟，所以书的前面很快就学会了。对我这种代码渣很友好
看了一遍，了解一下使用tensorflow工作的流程和机制。神经网络翻译那部分，因为自身缺乏实战经验，所以理解得不太细。
有很多实际可用的比较规范的例子代码，还是有些用处的。
总的来说，适合对深度学习有了解或经验的人来入门tensorflow库的使用。
略简单
tf入门最好的一本
将一些抽象概念具体化了，虽然还是需要补充更深的理论学习，但作为入门还是不错的
买了两年多没看完的书…最开始想用tensorflow的实现去更好理解基础NN模型，也许在前几章基础部分耽误太久…感觉实在没意思真看不下去。最近重新捡起这本书，在CNN、RNN、NLP应用这几章里，虽然内容很基础，但确实加深了我对这部分内容的理解。👍🏻
过时了
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