TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）

这本书在读者圈里最常被提起的，不是它的理论高度，而是它的“友好”——文字通俗、讲解细致，被不少人称作“目前最好的TensorFlow入门书”。它刻意绕开繁琐的数学推导，从实际问题出发讲代码用法，对数学基础薄弱的读者格外友好。但正因如此，它也引发争议：有人嫌“略简单”“没讲数学原理”，觉得读完仍难真正上手代码。此外，版本迭代带来的“版本杀”让不少读者对书中示例的时效性提出质疑，也有细心读者发现书中图表、习题答案存在勘误。可以说，它适合想快速建立直觉、又不介意自行补全原理与代码细节的初学者；若你追求严谨的数学推导或一劳永逸的完整体系，或许会失望。

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。