內容簡介

面向廣泛的技術受眾（從數據科學家、工程師到學生和研究人員），本書介紹了 TensorFlow 的基本原理和實踐方法。從 TensorFlow 中的一些基本示例開始，深入探討諸如神經網絡體系結構、TensorBoard 可視化、TensorFlow 抽象庫和多線程輸入管道等主題。閱讀本書，你將學會如何使用 TensorFlow 構建和部署工業級深度學習系統。

通過閱讀本書，你將：

• 輕松愉快地安裝并運行 TensorFlow。
• 學習如何使用 TensorFlow 從頭開始構建深度學習模型。
• 訓練流行的計算機視覺和 NLP 深度學習模型。
• 使用抽象庫來使開發更容易和更快速。
• 學習如何擴展 TensorFlow 并使用集群分布式訓練模型。
• 在生產環境中部署 TensorFlow。

作者簡介

Tom Hope 是一位應用機器學習研究者和數據科學家，在學術界和工業界擁有廣泛的背景。他領導了跨領域的數據科學和深度學習的研發團隊。

Yehezkel S. Resheff 是機器學習和數據挖掘領域的應用研究人員。在讀博士期間，他的工作主要圍繞開發機器學習和深度學習方法來分析可穿戴設備和物聯網的數據。他在英特爾和 Microsoft 公司領導了深度學習的研發工作。

Itay Lieder 是機器學習和計算神經科學領域的應用研究人員。在研究生學習期間，他開發了用于模擬低級知覺的計算方法。他曾在大型跨國公司工作，在文本分析、Web 挖掘領域從事深度學習研發。

本書內容

譯者序

深度學習是目前人工智能、機器學習領域非常火熱的研究方向，而作為深度學習的工具之一的 TensorFlow 上線不到兩年便成為 Github 最受歡迎的深度學習項目之一。在過去的日子里，TensorFlow 幫助了許許多多的研究人員、工程師、藝術家、在校學生等改善自己的工作與生活，從語言翻譯、皮膚癌早期診斷到預防糖尿病眼病引發的失明等方方面面都有它的身影。

在現在的深度學習大潮之下，本書是一本不可或缺的入門級參考書，本書作者都是機器學習領域的資深工程師，在深度學習應用方面有著深厚的積累。原書設計結構合理，從 TensorFlow 基礎開始，逐步展開，清晰地給出了如何使用 TensorFlow 的指導。全書共10章，內容涉及卷積神經網絡、循環神經網絡等核心的深度學習模型，以及分布式場景下 TensorFlow 的使用方法。在書中不僅有一些原理性的講解，還包含大量實踐訓練內容，相信讀者在閱讀本書之后能夠掌握一定的實踐技巧和方法，為使用深度學習（基于 TensorFlow 框架）解決未來在學習和工作中遇到的相關問題打下良好的基礎。

我一直有將學習和工作的過程用某種方式記錄下來的習慣，這些內容發布在一些博客上。此前有翻譯深度學習的入門教程書籍和部分重要的研究論文。除此之外，還花費一定的時間精力來組織學習社區，創辦了深度學習國際群和 Deep Learning Meet-up。早在2014年，這樣專注于深度學習和前沿人工智能技術的社區及相應活動在國內幾乎沒有。彼時，以每周一次的頻率進行學習交流，發展成每月一次的社區活動。后來，在社區的基礎之上，我和幾位有著共同志趣的深度學習社區成員共同創立了 University AI，專注于培養優秀的人工智能人才，其網址為 http://universityai.com，微信公眾號：UAI 人工智能。University AI 致力于推進中國人工智能化進程，現在已經給多家985高校講授前沿人工智能課程，并給多家500強企業提供人工智能內訓。

由于深度學習和 TensorFlow 都處在快速發展、不斷迭代的過程之中，歡迎感興趣的讀者和我進一步交流。如果讀者對于書中的某些翻譯持有疑義，也歡迎同我探討。

朱小虎

2018年1月30日寫于 UAI Unknown Lab 玄武閣

譯者簡介

朱小虎：University AI 創始人和首席科學家，UniversityAI-AI-Unconference Meetup 組織者，致力于推進世界人工智能化進程。制定并實施 UAI 中長期增長戰略和目標，帶領團隊快速成長為人工智能領域最專業的力量。

作為行業領導者，他在2014年創建了 TASA（中國最早的深度學習社團）、DL Center（深度學習知識中心全球價值網絡）、AI growth（行業智庫培訓）等，為中國的人工智能人才建設輸送了大量的血液和養分。此外，他還參與或者舉辦過各類國際性的人工智能峰會和活動，產生了巨大的影響力，書寫了60萬字的人工智能精品技術內容，翻譯了深度學習入門書《神經網絡與深度學習》，他的文章被大量的專業垂直公眾號和媒體轉載與連載。曾經受邀為國內頂尖大學制定人工智能學習規劃和教授人工智能前沿課程，均受學生和老師的好評。

李紫輝：美國耶魯大學計算機在讀博士生，現工作于耶魯大學 LILY 實驗室，研究興趣為自然語言處理與遷移學習。University AI 研究員。于2014年畢業于武漢輕工大學，擁有管理學和文學雙學士學位；于2015年畢業于愛爾蘭國立都柏林大學，取得計算機科學碩士學位。先后于 IBM 愛爾蘭研究院、埃森哲愛爾蘭 AI 實驗室等多家研究機構實習與工作，研究重點為將深度學習技術應用于健康、航空等領域。

前言

深度學習在過去的若干年中已經成為構建可以從數據中學習的智能系統的首要技術。深度神經網絡最開始在一定程度上受到人類大腦學習方式的啟發，是用大量數據進行訓練從而能夠以足夠高的準確度解決復雜任務的技術。由于開源框架的廣泛存在，這項技術也被廣泛使用，目前已經成為任何想要從事大數據和機器學習工作的人的必備知識。

TensorFlow 是當前深度學習領域領先的開源軟件，使用它從事計算機視覺、自然語言處理（NLP）、語音識別和一般性預測分析工作的技術實踐者（工程師）的數目仍在飛速增長。

本書是專為數據科學家、工程師、學生和科研工作者設計的 TensorFlow“端對端”指導。書中采取適合廣大技術讀者的實戰觀點，不僅讓初學者能夠接受，也會深入探討一些高級話題并展示如何構建產品級的系統。

通過本書，你可以習得：

快速順暢地安裝和運行 TensorFlow。

使用 TensorFlow 從零構建模型。

訓練和理解流行的用于計算機視覺和 NLP 的深度學習模型。

使用多種抽象庫讓開發更加簡單和迅速。

使用隊列和多線程擴展 TensorFlow，在集群上訓練，在產品級應用上部署輸出結果。

還有更多其他內容！

本書由同時在工業界和學術界擁有大量研發經驗的數據科學家撰寫。作者采用實戰觀點，結合實際且直觀的案例、解釋及供實踐者們探索構建產品級系統的洞察，滿足想要學會理解和構建靈活強大模型的讀者的需求。

預備知識

本書假定讀者有基本的 Python 編程知識，包括熟悉科學計算庫 Numpy。

機器學習的概念在本書中會被討論，并且貫穿全書進行直觀解說。對于想深入學習的讀者，建議你掌握一定程度的機器學習、線性代數、微積分、概率論和統計學方面的知識。

本書約定

下面給出本書所采用字體的約定：

斜體字（Italic）

表示新的術語、鏈接、電子郵箱地址、文件名和文件擴展名。

等寬字體（Constant width）

用于程序清單，也用于在段落中引用程序元素，例如變量名、函數名、數據庫、數據類型、環境變量、程序語句和關鍵詞。

加粗等寬字體（Constant width bold）

表示應該由用戶輸入的命令或者其他文字信息。

斜體的等寬字體（Constant width italic）

表示此處應該替換為由用戶提供的數值，或者根據上下文確定的數值。

如何使用示例代碼

補充材料（示例代碼、練習等）可以在 https://github.com/Hezi-Resheff/Oreilly-Learning-TensorFlow 上下載。

本書的目的是幫助你完成自己的任務。一般來說，如果代碼是和本書一起提供的，那么你可以在你的程序和文檔中使用它們。你不需要聯系我們獲取許可，除非你想大量復制這些代碼。例如，在自己的程序中使用到本書中的幾段代碼，并不需要獲得許可，但把 O’Reilly 書籍里的示例代碼刻錄成光盤就必須獲得許可。回答問題時引用本書內容和示例代碼，不需要獲得許可，但是將大量的示例代碼用于你的產品文檔則必須獲得許可。

我們期望但不強求大家引用時注明出處。一般來說，出處通常包括標題、作者、出版商和國際標準書號（ISBN）。例如，《Learning TensorFlow》（《TensorFlow 學習指南》），作者 Tom Hope、Yehezkel S.Resheff 和 Itay Lieder（O'Reilly 出版），書號978-1-491-97851-1。

如果你覺得自己使用的示例代碼超出了限定的許可范圍之列，歡迎通過郵件聯系我們確認（permission@oreilly.com）。

Safari 在線圖書

Safari Books Online 針對企業、政府、教育機構和個人提供了不同的購買計劃，你可根據實際需求進行選購。

用戶可以訪問上千種圖書、培訓視頻、學習路徑、互動教材和專業的播放列表，這些內容來自超過250個出版商，包括 O’Reilly Media、哈佛商業評論、Prentice Hall Professional、Addison-Wesley Professional、Microsoft Press、Sams、Que、Peachpit Press、Adobe、Focal Press、Cisco Press、John Wiley&Sons、Syngress、Morgan Kaufmann、IBM Redbooks、Packt、Adobe Press、FT Press、Apress、Manning、New Riders、McGraw-Hill、Jones＆Bartlett 和 Course Technology 等。關于 Safari 在線圖書的更多信息，請訪問 http://oreilly.com/safari。

聯系方式

美國：

O'Reilly Media，Inc.

1005 Gravenstein Highway North

Sebastopol，CA 95472

中國：

北京市西城區西直門南大街2號成銘大廈 C 座807室（100035）

奧萊利技術咨詢（北京）有限公司

我們創建了關于本書的網頁，上面有勘誤表、示例和所有的附加信息。可以通過鏈接 http://bit.ly/learning-tensorflow 訪問。

關于本書的評論和技術問題，請發郵件給 bookquestions@oreilly.com。

關于本書的更多信息，如教程、會議、新聞，請參見網站：

http://www.oreilly.com

http://www.oreilly.com.cn

致謝

作者要感謝為本書提供反饋的審校人員：Chris Fregly、Marvin Bertin、Oren Sar Shalom 和 Yoni Lavi。還要感謝 Nicole Tache 和 O’Reilly 團隊讓寫作本書成為一件令人高興的事情。

當然，要感謝 TensorFlow 的所有開發人員—沒有他們就不會有 TensorFlow。

第1章 引言

第2章 隨之“流”動：啟動與運行 TensorFlow

第3章 理解 TensorFlow 基礎知識

第4章 卷積神經網絡

第5章 文本 I：文本及序列的處理，以及 TensorBoard 可視化 （上）

第5章 文本 I：文本及序列的處理，以及 TensorBoard 可視化 （下）

第6章 文本 II：詞向量、高級 RNN 和詞嵌入可視化

第7章 TensorFlow 抽象與簡化（上）

第7章 TensorFlow 抽象與簡化（下）

第8章 隊列、線程和數據讀取

第9章 分布式 TensorFlow

第10章 用 TensorFlow 導出和提供服務模型

附錄 A 模型構建和使用 TensorFlow Serving 的建議

閱讀全文: http://gitbook.cn/gitchat/geekbook/5c19b8461e59245d4d2ad512

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow 学习指南：深度学习系统构建详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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