实战TensorFlow x Keras工作现场开发 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书是解说以TensorFlow打造深度学习模型的入门书籍，从建构环境开始，并且介绍深度学习、TensorFlow、Keras的基础。接着，则挑战以Keras建构实用的影像处理深度学习模型。一边带着大家了解TensorFlow与Keras的功能，一边带着大家学习可于职场应用的深度学习模型。

　　借由本书，您将可以了解：
　　．如何建构开发环境
　　．TensorFlow的深度学习概念
　　．函式库的使用方法
　　．简单的分类问题
　　．Keras的使用方法
　　．如何使用CAE消除杂讯
　　．如何建立让黑白照片转换成彩色照片的模型
　　．如何建立超高解析度成像
　　．如何透过机器学习转换画风
　　．如何建置BEGAN自动生成影像
 

深入剖析现代数据科学的基石：面向工业应用的机器学习实践指南 本书旨在为数据科学家、机器学习工程师以及希望将理论知识转化为实际生产力的技术专业人士，提供一套全面、深入且高度实用的机器学习项目实施路线图。 我们将超越纯粹的理论探讨，聚焦于真实世界中复杂问题的解决、高效的模型部署以及系统级别的性能优化。 本书的结构围绕机器学习生命周期的关键阶段精心设计，力求在每个环节都提供可操作的洞察和前沿的技术栈指导。内容覆盖从数据准备的精细化处理，到复杂模型架构的定制与训练，再到最终投入生产环境的完整流程。 第一部分：数据驱动的决策与准备 一个稳健的机器学习系统始于高质量的数据。本部分将深度探讨数据工程在现代AI项目中的核心地位，并提供处理大规模、非结构化数据的策略。 1. 数据采集、清洗与特征工程的工业化流程： 我们将详细解析如何设计可扩展的数据采集管道，特别关注实时流数据和批处理数据的同步策略。在数据清洗环节，重点不在于基础的缺失值填充，而是针对特定领域（如时间序列的异常检测、自然语言的噪声过滤）的高级去噪技术。特征工程部分将深入探讨领域知识嵌入（Domain Knowledge Embedding），如何通过统计学方法和领域专家知识构建具有高区分度的特征集。讨论特征存储（Feature Store） 的架构设计，确保特征在训练和推理阶段的一致性与复用性。 2. 大规模数据处理框架与性能调优： 针对TB级以上的数据集，本书将对比和实践主流的分布式计算框架（如Spark、Dask）。重点讲解如何优化数据加载速度、并行化数据转换任务，以及如何利用内存优化技术（如高效的数据类型选择和数据布局优化）来压缩内存占用并加速I/O操作。内容将包括如何有效配置集群资源以应对计算瓶颈。 第二部分：前沿模型架构与定制化训练 本部分是本书的核心，专注于构建适应特定业务需求的复杂模型。我们强调的不是简单地调用现成的API，而是理解并重构模型内部机制以应对特定挑战。 3. 深度神经网络的底层机制与定制构建： 我们将深入探讨Transformer、图神经网络（GNN）等前沿模型的内部构造。对于深度学习框架的底层操作，我们将解析计算图的构建、自动微分的实现原理（如反向传播的优化路径选择）。在定制化方面，本书将指导读者如何从零开始实现自定义的损失函数、正则化项以及新型的激活函数，以更好地适配非标准数据集的特性。 4. 迁移学习、模型微调与领域适应性： 在资源受限或数据稀疏的场景下，迁移学习是关键。本书将详细阐述如何选择合适的预训练模型、设计有效的适配层（Adapter Layers），以及采用参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA、Prefix-Tuning，以最小的计算开销实现高性能的模型改进。我们将探讨领域漂移（Domain Drift）的检测与应对策略。 5. 强化学习在复杂决策系统中的应用： 针对需要序列决策和实时反馈的场景（如资源调度、复杂控制），本书将引入先进的强化学习算法（如PPO、SAC）。实践环节将侧重于环境建模、奖励函数的精心设计，以及如何利用离线RL技术安全地从历史数据中学习策略。 第三部分：模型验证、可解释性与鲁棒性 一个投入生产的模型不仅要准确，还必须可靠、可信且公平。本部分关注模型评估的高级指标和保障机制。 6. 超越准确率的评估指标体系与A/B测试设计： 我们将引导读者构建全面的业务导向型评估框架，结合统计显著性检验，来衡量模型对实际业务目标的影响。内容包括如何设计科学的离线与在线A/B测试，处理多版本模型并行测试的复杂性，以及如何利用多armed bandit策略进行动态流量分配。 7. 模型可解释性（XAI）的工具箱与深度洞察： 本书将深入讲解各种XAI技术，包括基于梯度的敏感度分析（Grad-CAM, Integrated Gradients）和模型无关的局部解释方法（如SHAP、LIME）。我们强调的是，解释性不仅用于调试，更是用于发现模型盲点、建立用户信任和满足监管要求的重要手段。 8. 模型鲁棒性、对抗性攻击与防御机制： 在对抗性威胁日益增加的环境中，模型的稳定性至关重要。我们将实践如何生成和检测对抗样本，并介绍包括对抗训练、随机化平滑（Randomized Smoothing）在内的防御策略，以提升模型抵御恶意输入的能力。 第四部分：工程化、部署与 MLOps 实践 真正的价值体现在模型能够稳定、高效地服务于最终用户。本部分聚焦于将模型从研究环境推向生产环境的工程实践。 9. 模型优化与推理加速技术： 我们将探讨多种模型压缩和加速技术，包括量化（Quantization）（如后训练量化、量化感知训练）、模型剪枝（Pruning） 和知识蒸馏（Knowledge Distillation）。重点介绍如何利用硬件加速器（如GPU、TPU、专用AI芯片）的特性，通过模型编译工具（如ONNX Runtime, OpenVINO）实现低延迟、高吞吐量的在线推理服务。 10. 端到端 MLOps 流水线的设计与实现： 本书将详细剖析一个健壮的 MLOps 平台应具备的组件，包括：自动化CI/CD流程、数据和模型版本控制（如使用DVC/Artifact Registry）、模型注册中心管理，以及持续监控的策略。我们将探讨如何实现模型漂移的自动检测与再训练触发机制，确保生产环境中的模型性能不会随着时间推移而衰减。 11. 生产级服务架构与弹性伸缩： 讨论如何使用容器化技术（Docker, Kubernetes）来打包和部署模型服务。重点在于设计高可用、可伸缩的微服务架构，实现请求负载均衡、故障转移，并讲解服务网格（Service Mesh）在模型服务管理中的潜在应用。 --- 本书的独特性在于其“工作现场开发”的视角。 每一章节的理论讲解后，都紧跟着包含关键生产环境代码示例、性能基准测试和常见工程陷阱规避的深度实践案例。读者将学会的不仅是如何训练一个模型，而是如何构建一个能够持续交付商业价值的、可维护的机器学习系统。本书适合已经掌握了基础机器学习理论，并渴望在实际工业项目中扮演核心角色的技术人员。

作者简介

太田满久

　　1983年生于东京，长于名古屋。于京都大学基础物理学研究所研究基本粒子理论，2010年取得博士学位。同年以社会新鲜人之姿进入以资料分析为专业的BrainPad公司。进入公司之后，以自身的数学背景负责自然语言处理引擎与推荐演算法的开发，目前负责调查与验证最新的技术，也是TensorFlow User Group Tokyo创始成员、Google Developer Expert（Machine Learning）、日本深度学习协会考试委员。曾经担任《Data Science at the Command Line》日文版（日本欧莱礼）的审校，着有《TensorFlow 活用ガイド》（合着、技术评论社）。

须藤广大

　　1991年生于神奈川县。于全世界漂泊一年之后，进入奈良先端科学技术大学研究所专修自然语言处理学，取得资讯工程硕士。
　　毕业后，立刻进入BrainPad服务，以机械学习工程师的身份从事深度学习的分析与开发。

黑泽匠雅

　　2017年以社会新鲜人的身份进入以资料分析为专业的BrainPad服务。
　　2018年，于东京理科大学研究所取得博士学位。

小田大辅

　　1980年生于福冈县。自九州艺术工科大学音响设计学科毕业后，进入游戏制作公司从事乐曲、内容制作、游戏程式设计与相关业务，再进入BrainPad公司服务。参与行销、资料谘询这类分析专案之后，目前负责调查行销与资料谘询于AI相关技术专案的应用。

Part 1 基本篇
Chapter 1 机械学习函式库 TensorFlow 与 Keras
Chapter 2 建构开发环境
Chapter 3 透过简单的范例学习 TensorFlow
Chapter 4 神经网路与 Keras
Chapter 5 利用 Keras 建构 CNN
Chapter 6 应用预训练模型
Chapter 7 常用的 Keras 功能

Part 2 应用篇
Chapter 8 使用 CAE 消除杂讯
Chapter 9 自动上色
Chapter 10 超高解析度成像
Chapter 11 转换画风
Chapter 12 影像生成

 

序

　　本书的目的是带领大家「体验」利用深度学习执行的影像处理。近年来，深度学习一时之间蔚为风潮，市面上已有不少将理论的部分说得非常清楚的书籍，要应用深度学习，无可避免地也需要建立扎实的理论基础。

　　不过尽早掌握「原来深度学习还能做到这种事」、「深度学习只有这点程度吗？」、「深度学习需要这么多资料吗？」、「参数的调整居然这么费工」的感觉，应该也很重要不是吗？

　　像工程师一般先接触看看，执行并自订相关的功能之后，再开始学习基础理论，应该也是不错的学习方式。

　　本书大致上分成两大部分。

　　第一部分说明深度学习TensorFlow、Keras 的基础，第二部分则说明如何撰写影像处理应用的Keras 模型。第一部分仅限于在第二部分带领大家「体验」深度学习的知识，而非无所不包的解说。

　　第二部分介绍的是「消除杂讯」、「自动上色」、「超高解析度成像」、「转换画风」、「产生影像」等内容，所有的内容都与让Autoencoder 构造发展的模型有关，所以不管是哪种模型，神经网路的构造都很相似。一个构造能支援多种任务，是深度学习的有趣之处，希望大家也能体会「不同的创意能开发出不同功能」的这种感觉。

　　此外，本书所有的范例档与资料都是Jupyter Notebook 格式，可从出版社网站下载。请大家务必执行看看，亲自体验深度学习的奥祕。

评分☆☆☆☆☆

**评价五** 我一直对人工智能领域的前沿技术抱有浓厚的兴趣，尤其是深度学习的实际应用。在选择学习资源时，我非常看重书籍的实用性和前瞻性。《实战TensorFlow x Keras工作现场开发》这本书恰恰满足了我的这些需求。它深入浅出地介绍了TensorFlow和Keras这两个主流的深度学习框架，并且将重心放在了“工作现场开发”这个核心概念上。这意味着它不仅讲解了模型本身，更关注如何在真实的开发环境中，从数据的准备到模型的部署，再到后期的维护和迭代，都能有一个清晰的流程和方法。书中关于模型部署的部分，提供了多种不同的方案和策略，这对于我这样的开发者来说非常有价值，因为在实际工作中，我们不仅仅是构建模型，更需要将其有效地推向生产环境。我特别喜欢书中关于如何进行模型压缩和加速的章节，这对于在资源有限的环境下部署模型至关重要。这本书让我看到了深度学习技术从理论走向实践的完整图景，也让我对未来的AI开发有了更清晰的认知和更坚定的信心。

评分☆☆☆☆☆

**评价三** 这本《实战TensorFlow x Keras工作现场开发》的出现，简直是为我们这些渴望在AI浪潮中乘风破浪的开发者们注入了一剂强心针！我之前尝试过一些其他框架的学习，但总感觉学到的知识点零零散散，难以融会贯通。这本书的结构设计得非常出色，它从一个整体的视角出发，层层递进地展现了TensorFlow和Keras的强大功能和应用场景。我特别欣赏书中对各种经典模型，比如CNN、RNN、LSTM等，在不同应用场景下的实现细节的讲解，并且给出了非常详尽的代码实现。这使得我能够深入理解这些模型的内部工作原理，而不仅仅是停留在API的调用层面。更重要的是，书中强调了“工作现场”开发的概念，这意味着它不仅仅关注模型的构建，更关注如何在实际的开发流程中有效地运用这些技术。它教会了我如何进行模型的版本控制、如何进行分布式训练、如何优化模型的推理速度等等，这些都是在实际项目中不可或缺的技能。读完这本书，我感觉自己对深度学习的理解上升到了一个新的高度，也更加有信心去 tackling 更加复杂的AI项目了。

评分☆☆☆☆☆

**评价二** 作为一名在互联网公司工作的软件工程师，一直以来对深度学习这个领域都保持着高度的关注。市面上关于TensorFlow和Keras的书籍不少，但很多都过于偏向理论，或者内容零散，很难形成完整的知识体系。直到我看到了《实战TensorFlow x Keras工作现场开发》，才算是真正找到了心仪的学习资料。这本书最大的亮点在于它的“实战”二字，它并非纸上谈兵，而是真正地从工程开发的实际需求出发，将理论知识与项目实践紧密结合。书中详细讲解了如何搭建、训练、评估和部署TensorFlow/Keras模型，并且涵盖了数据预处理、模型优化、性能调优等一系列实际开发中会遇到的关键环节。我尤其喜欢书中对于模型部署的章节，这部分内容在很多教材中都被忽略了，但在实际工作中却是至关重要的一环。通过书中提供的代码示例和详细的步骤说明，我能够一步步地将自己训练好的模型集成到现有的应用中，这种直接将学习成果转化为实际价值的体验，让我对这本书的评价非常高。它不仅仅教会了我“怎么做”，更让我明白了“为什么这么做”，这对于提升工程能力非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

**评价一** 哇，这本《实战TensorFlow x Keras工作现场开发》真是太棒了！我最近刚入手，迫不及待地开始翻阅，没想到立刻就被深深吸引住了。我本身就是一名AI领域的小白，对深度学习的知识点感觉既好奇又有点畏惧，总觉得那些复杂的数学公式和代码晦涩难懂。但这本书完全打破了我的刻板印象！它用一种非常亲切、循序渐进的方式，把TensorFlow和Keras这些强大的工具变得触手可及。从最基础的概念讲起，一点一点地引导我们搭建模型，再到实际的项目应用，每一个步骤都清晰明了，感觉就像跟着一位经验丰富的老师在手把手教学一样。尤其令我印象深刻的是，书中举例的项目都非常贴近实际工作中的场景，让我能真切地感受到这些技术是如何在真实世界中发挥作用的。比如，书中关于图像识别的部分，我跟着操作，很快就成功训练了一个能够辨识不同花卉的模型，那种成就感简直无法言喻！感觉这不仅仅是一本书，更像是一张通往AI实战的导航图，让我不再迷失方向。对于想在AI领域一展身手的初学者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

**评价四** 对于想要快速上手TensorFlow和Keras，并且能够胜任实际项目开发的朋友来说，《实战TensorFlow x Keras工作现场开发》绝对是一本值得你花费时间和精力去深入研读的书。它的语言风格非常接地气，没有太多冗余的学术术语，而是用清晰易懂的语言，配合大量的图示和代码示例，将复杂的概念解释得明明白白。我个人在阅读过程中，经常会有“原来是这样！”的恍然大悟之感。书中对于案例的选择也很有代表性，涵盖了计算机视觉、自然语言处理等多个热门领域，并且每个案例都力求做到贴近实际应用，比如新闻文本分类、商品推荐系统等等。这些案例的实现过程，不仅能够让我们掌握相关的技术，更能让我们体会到不同任务在数据处理、模型选择和评估指标上的差异。此外，书中还穿插了一些关于如何进行错误排查、如何优化模型性能的小技巧，这些细节对于新手来说尤其宝贵。总的来说，这本书提供了一个非常完整的学习路径，从零基础到能够独立开发，都能够得到充分的指导和帮助。