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深度學(xué)習(xí)利器 TensorFlow程序設(shè)計 中文pdf高清版

TensorFlow深度學(xué)習(xí)下載

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  • 更新時間:2019-12-03
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情介紹

在工業(yè)界,TensorFlow 比其他框架更具有優(yōu)勢。TensorFlow 支持異構(gòu)設(shè)備的分布式計算,使得上千萬、上億數(shù)據(jù)量的模型能夠有效地利用機器資源進行訓(xùn)練。TensorFlow 支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些都是在計算機視覺、語音識別、自然語言處理方面最流行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。TensorFlow 支持從研究團隊快速遷移學(xué)習(xí)模型到生產(chǎn)團隊,實現(xiàn)了研究團隊發(fā)布模型,生產(chǎn)團隊驗證模型,構(gòu)建起了模型研究到生產(chǎn)實踐的橋梁。TensorFlow 支持直接面向終端用戶的移動端(Android 系統(tǒng))以及一些智能產(chǎn)品的嵌入式開發(fā)。另外,TensorFlow 有出色的版本管理和詳細的官方文檔。

本教程TensorFlow 程序設(shè)計中的關(guān)鍵技術(shù)主要包括以下幾個方面。

TensorFlow 編程基礎(chǔ)及實踐:主要包括 TensorFlow 變量、TensorFlow 應(yīng)用架構(gòu)、TensorFlow 可視化技術(shù)、GPU 使用、以及 HDFS 集成使用等。
TensorFlow 系統(tǒng)架構(gòu)及 C/C++ 編程 API:主要包括 Client,Master,Worker,Kernel 的相關(guān)系統(tǒng)組件及運行方式,以及采用 C++ API 去訓(xùn)練模型,提供更好的運算性能及更好地控制 GPU 內(nèi)存的分配。
分布式 TensorFlow 技術(shù):主要包括分布式 TensorFlow 編程 API;分布式 TensorFlow MNIST 模型;梯度向降法在分布式 TensorFlow 中的性能分析,包括 Async-SGD,Sync-SGD,Sync-SGDwith backups 算法。
TensorFlow 與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征圖、卷積核,池化操作等關(guān)鍵技術(shù);使用 TensorFlowAPI 構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);TensorFlow Cifar10,InceptionV3 及 Vgg19 模型的架構(gòu)和代碼。
TensorFlow 與自然語言處理模型:主要包括 Word2Vec 數(shù)學(xué)原理;近義詞模型;循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeural Network, RNN)技術(shù)原理;長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LongShort-Term Memory,LSTM)技術(shù)原理;TensorFlow 語言預(yù)測模型;TensorFlow 的機器翻譯模型。
TensorFlow 在智能終端中的應(yīng)用:基于看花識名 APP,講解了 TensorFlow 在 Android 智能終端中的應(yīng)用。主要包括:模型訓(xùn)練;模型參數(shù)量化處理;TensorFlowAndroid 開發(fā)環(huán)境的構(gòu)建及相關(guān)開發(fā) API。

目錄

第1章 深度學(xué)習(xí)簡介
第2章 TensorFlow環(huán)境搭建
第3章 TensorFlow入門
第4章 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第5章 MNIST數(shù)字識別問題
第6章 圖像識別與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第7章 圖像數(shù)據(jù)處理
第8章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第9章 自然語言處理
第10章 TensorFlow高層封裝
第11章 TensorBoard可視化
第12章 TensorFlow計算加速

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