轻松学会Google TensorFlow 2.0人工智慧深度学习实作开发 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　[ TensorFlow 2.0语法更简洁 ]学习门槛较低，使初学者更容易上手
　　[ TensorFlow 2.0支援多个平台 ]可以在多种平台上训练生成的网路模型
　　[ TensorFlow 2.0内建Keras高阶API ]Keras与TensorFlow的相容性、方便性和效率更高
　　[ TensorFlow 2.0简化API ]只保留tf.keras，清除较少人使用和重复的API

　　在人工智慧（AI）的时代，TensorFlow已经成为深度学习开发的主流程式库，其功能强大、运算效率高、支援多个平台，造就了业界和学术界的广泛使用。然而，TensorFlow 1.x版的学习门槛高，对刚入门的初学者来说相当难上手，针对这个问题，Google开发团队推出了TensorFlow 2.0版。TensorFlow 2.0引入了Eager Execution动态图模式、Keras高阶API和tf.data等三个功能，让学习门槛大幅降低。本书使用最新的TensorFlow 2.0深度学习套件，并透过十个章节的内容，让读者同时学习到理论与实务应用。

　　拿起这本书，你将学到：
　　◎利用TensorFlow Keras API，并能充分理解使用简洁指令、自由组合且容易扩展的模块化API的优势。
　　◎利用tf.data资料输入管道，速度更快、更简单。
　　◎学习TensorFlow高阶技巧：客制化网路层、损失函数、指标函数和回调函数。
　　◎学习TensorBoard高阶技巧：TensorBoard低阶API和超参数调校工具。
　　◎使用TensorFlow Datasets资料集平台，更方便下载和使用。
　　◎使用TensorFlow Hub开放预训练模型平台，更方便搭建和使用预训练权重。
　　◎了解神经网路反向传递的原理。
　　◎了解及实作全连接神经网路。
　　◎了解及实作卷积神经网路。
　　◎了解及实作迁移学习任务。
　　◎掌握训练网路的技巧：权重初始化的重要性、权重正规化、Dropout、Batch Normalization。
　　◎运用深度学习经典网路架构：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。
 

探索新世代计算机视觉与自然语言处理的前沿技术：PyTorch实战指南 本书并非专注于Google TensorFlow 2.0生态系统，而是将目光投向当前深度学习领域另一大主流框架——PyTorch，提供一套全面且深入的实战教程，带领读者掌握构建、训练和部署尖端AI模型的关键技能。 本指南旨在成为希望从零开始深入理解现代深度学习，并能熟练运用PyTorch框架解决实际问题的工程师、研究人员和高级学生的首选参考书。我们摒弃对特定框架版本的过度依赖，而是聚焦于那些跨越框架边界、构成现代深度学习基石的核心原理、数学概念和工程实践。 第一部分：PyTorch深度学习基础与张量操作的艺术 本部分是构建坚实基础的关键。我们将从PyTorch的核心数据结构——`Tensor`入手，但这不仅仅是简单的数组操作。 1. 张量（Tensor）的精细化控制与优化： 详细解析张量的创建、索引、切片、形状重塑（`view`, `reshape`, `transpose`）以及如何在CPU和GPU（CUDA）之间高效迁移。我们将深入探讨不同存储布局（如Strided vs. Contiguous）对性能的影响，并介绍如何利用内存优化技术处理超大型数据集。 2. 自动微分引擎（Autograd）的内部机制： 超越简单的`loss.backward()`调用。我们将剖析PyTorch的动态计算图是如何构建、跟踪梯度，以及如何实现自定义的梯度函数（`torch.autograd.Function`）。这部分内容对于调试复杂的循环网络或实现创新优化器至关重要。同时，会对比静态图（如早期TensorFlow）和动态图（PyTorch）在调试和灵活性上的优势。 3. 构建第一个神经网络模块：`nn.Module`的魔力： 深入理解`nn.Module`类的继承结构，包括`__init__`、`forward`方法的最佳实践。我们将详细讲解如何组合基础层（如`Linear`, `Conv2d`）构建模块化、可复用的网络结构，并介绍`nn.Sequential`和函数式API的适用场景。 第二部分：计算机视觉的革命——从经典CNN到Transformer架构 本部分将聚焦于图像处理领域，展示如何利用PyTorch构建世界级的视觉模型。 1. 经典卷积神经网络（CNN）的深度解析： 我们不满足于直接使用预训练模型。本书将带领读者从头实现经典的卷积、池化操作，并详细剖析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的数学原理）、Inception等里程碑式架构的设计哲学。重点讲解如何针对特定数据集（如医疗影像、卫星图像）调整网络深度和宽度。 2. 数据加载与增强的工程实践： 高效处理图像数据的关键在于`torch.utils.data.Dataset`和`DataLoader`。我们将展示如何编写自定义的Dataset类来处理非标准数据格式，并结合`torchvision.transforms`库实现复杂的、基于GPU加速的数据预处理流水线，包括随机裁剪、色彩抖动、仿射变换等，确保训练数据的多样性。 3. 迁移学习与微调（Fine-tuning）： 系统介绍使用ImageNet等大型数据集预训练的模型权重，并将其应用于小样本任务的策略。我们将演示如何冻结部分层、选择合适的学习率调度策略（如Cosine Annealing），以及如何利用Grad-CAM等可视化工具来解释模型的决策过程。 4. 迈向视觉Transformer（ViT）： 深入探讨自注意力机制（Self-Attention）在视觉任务中的应用。我们将实现一个简化的Vision Transformer（ViT）模型，理解Patch Embedding、位置编码以及多头注意力层如何替代或增强传统卷积操作。 第三部分：自然语言处理的范式转变——BERT、GPT与序列建模 本部分将完全投入到自然语言处理（NLP）的前沿，重点关注如何使用PyTorch构建和操作序列模型。 1. 循环网络（RNNs）的演进与局限性： 回顾并实现基础的RNN、LSTM和GRU，理解它们在处理长距离依赖性方面的优势和梯度消失/爆炸的问题。我们将使用PyTorch的序列化处理工具来搭建这些结构。 2. Transformer架构的基石：编码器与解码器： 这是本书的核心技术点之一。我们将详细拆解原始Transformer论文中的多头注意力机制、位置编码（绝对与相对）以及前馈网络结构。读者将能够独立使用PyTorch的基本操作块（`nn.Linear`, `nn.LayerNorm`）复现Transformer的核心组件。 3. 预训练语言模型（PLMs）的实战应用： 不再是仅限于理论。我们将介绍如何利用Hugging Face `transformers`库（深度集成PyTorch生态）加载和操作BERT、RoBERTa、GPT系列模型。重点讲解掩码语言模型（MLM）、下一句预测（NSP）等预训练任务，并展示如何针对特定下游任务（如文本分类、命名实体识别）进行高效的微调。 4. 生成模型的进阶：序列到序列（Seq2Seq）与束搜索（Beam Search）： 对于机器翻译或文本摘要任务，我们将实现一个完整的Seq2Seq模型，并深入探究解码阶段的推理策略，包括贪婪搜索与更优化的束搜索算法的PyTorch实现细节。 第四部分：高效训练、部署与工程优化 深度学习的价值在于落地。本部分关注将模型投入生产环境所需的关键工程技术。 1. 优化器与学习率调度： 全面对比SGD、Momentum、Adam、AdamW等优化器的数学原理，并讨论它们在不同模型架构下的适用性。我们将实现自定义的学习率调度器（如Warmup策略），并探讨如何利用`torch.optim.lr_scheduler`模块进行动态调整。 2. 模型性能的量化与加速： 讨论模型压缩技术，包括模型剪枝（Pruning）和权重共享。重点介绍PyTorch提供的TorchScript，学习如何将动态图模型序列化为静态图表示，以便在C++环境或移动设备上进行高性能推理。我们将探究Torch Distributed模块，实现多GPU和多节点的分布式数据并行（DDP）训练。 3. 可靠性与可解释性（XAI）： 讨论如何使用如SHAP或Integrated Gradients等工具，在PyTorch模型上进行事后解释。同时，介绍构建健壮模型的实践，包括使用损失函数正则化、对抗性训练的初步概念，以确保模型在真实世界数据上的泛化能力。 本书的价值在于其深度和广度，它提供了一种不依赖于单一高层API的视角，让读者真正理解PyTorch背后强大的底层机制，从而能够灵活应对未来深度学习领域的任何技术迭代。

作者简介

黄士嘉

　　【经历】
　　◎国立台北科技大学电子工程系 教授
　　◎加拿大安大略理工大学 国际客座教授
　　◎IEEE Sensors Journal 国际期刊编辑
　　◎IEEE BigData Congress 国际会议主席
　　◎IEEE CloudCom Conference 国际会议主席

　　【获奖】
　　◎经济部第5届国家产业创新奖
　　◎ACM台湾分会，李国鼎青年研究奖
　　◎国立台北科技大学电资学院，院杰出研究奖
　　◎国立台北科技大学，校杰出研究奖
　　◎国立台北科技大学，Dr.Shechtman年轻学者奖

林邑撰

　　【学历】
　　◎国立台北科技大学电子工程系硕士
 

|CHAPTER 00| 环境安装
0.1　Python安装
0.2　TensorFlow安装
0.3　Python扩充套件安装
0.4　Jupyter Notebook
0.5　GitHub程式码

|CHAPTER 01| TensorFlow 2.0介绍
1.1　什么是深度学习？
1.2　建立专案
1.3　TensorFlow介绍
1.4　TensorFlow 2.0更动
1.5　Eager Execution
1.6　Keras
1.7　tf.data

|CHAPTER 02| 回归问题
2.1　深度神经网路
2.2　Kaggle介绍
2.3　实验一：房价预测模型
2.4　TensorBoard介绍
2.5　实验二：过拟合问题
2.6　参考文献

|CHAPTER 03| 二元分类问题
3.1　机器学习的四大类别
3.2　二元分类问题
3.3　实验：精灵宝可梦对战预测
3.4　参考文献

|CHAPTER 04| 多类别分类问题
4.1　卷积神经网路
4.2　多类别分类问题
4.3　实验：CIFAR-10影像识别
4.4　参考文献

|CHAPTER 05| 神经网路训练技巧
5.1　反向传递
5.2　权重初始化
5.3　Batch Normalization
5.4　实验一：使用CIFAR-10资料集实验三种权重初始化方法
5.5　实验二：使用CIFAR-10资料集实验Batch Normalization方法
5.6　总结各种网路架构的性能比较
5.7　参考文献

|CHAPTER 06| TensorFlow 2.0进阶技巧
6.1　TensorFlow进阶技巧
6.2　Keras高阶API与客制化API比较
6.3　实验：比较Keras高阶API和客制化API两种网路训练的结果

|CHAPTER 07| TensorBoard进阶技巧
7.1　TensorBoard进阶技巧
7.2　实验一：使用tf.summary.image记录训练结果
7.3　实验二：使用TensorBoard超参数调校工具来训练多个网路模型

|CHAPTER 08| 卷积神经网路经典架构
8.1　神经网路架构
8.2　实验：实作Inception V3网路架构
8.3　参考文献

|CHAPTER 09| 迁移学习
9.1　迁移学习
9.2　实验：迁移学习范例
9.3　参考文献

评分☆☆☆☆☆

作为一个对AI充满好奇但又缺乏专业背景的上班族，我一直想找一本能够系统入门深度学习的书籍。市面上很多资料要么过于学术化，让我望而却步；要么就是碎片化的教学视频，很难形成完整的知识体系。这本书的出现，对我来说就像及时雨。我非常看重“实作开发”这四个字，这意味着它不仅仅停留在理论层面，而是会教我们如何动手去实现AI模型。我特别期待它能清晰地解释TensorFlow 2.0的基本概念，例如张量、计算图、梯度下降等等，并且用通俗易懂的语言来阐述。如果书中能提供一些经典的深度学习模型（如CNN、RNN）的构建和训练过程，并且有详细的代码讲解，那就太完美了。我希望通过这本书，能够建立起扎实的深度学习基础，并且能够独立完成一些简单的AI应用开发，从而在工作或个人项目中发挥它的作用。

评分☆☆☆☆☆

我之前有稍微接触过一些机器学习的基础，但对于TensorFlow 2.0这种更前沿、更强大的框架，还是有点摸不着头脑。市面上很多关于深度学习的书籍，要么太理论化，要么就只是一味地堆砌代码，缺乏对原理的深入剖析。读起来感觉就像在填鸭式地记忆，一旦脱离了书本的例子，自己就不知道该如何下手了。这本书的出现，让我看到了希望。从“人工智慧深度学习实作开发”这个副标题，我就预感到它会是一本非常务实的书。我特别期待它能详细讲解TensorFlow 2.0的一些核心组件和API，比如Keras，以及如何利用它们来构建各种神经网络模型。而且，如果书中能包含一些实际的应用案例，比如图像识别、自然语言处理方面的例子，那就更棒了。毕竟，理论结合实践，才是学习技术最好的方式。我希望这本书能够帮助我真正理解TensorFlow 2.0的强大之处，并且能让我独立完成一些AI项目。

评分☆☆☆☆☆

这本《轻松学会Google TensorFlow 2.0人工智慧深度学习实作开发》真是太及时了！最近AI话题这么火，身边很多朋友都想入门，但又觉得门槛很高。我之前也尝试过一些网上的免费课程，但总感觉零散，不够系统，遇到问题也只能到处搜，效率不高。看到这本中文版的教材，而且是针对TensorFlow 2.0这个最新版本，我眼睛都亮了！从书名就能感受到它的用心，强调“轻松学会”和“实作开发”，这正是我们这些初学者最需要的。台湾的读者群体，尤其是刚接触深度学习的朋友，都很希望有一本能把复杂的概念讲清楚，同时又能快速上手写代码的书。这本我还在观望中，但光看书名和封面设计，就觉得它很有潜力成为我们学习路上的好伙伴。希望它能从基础讲起，一步步引导我们理解那些看似高深的算法，并且提供丰富的实例，让我们边学边练，真正体会到深度学习的魅力。

评分☆☆☆☆☆

我一直关注着AI领域的最新发展，特别是Google在TensorFlow方面的进展。TensorFlow 2.0的推出，无疑是深度学习领域的一大突破，它在易用性和灵活性上都有了显著提升。然而，对于我这种非计算机科学背景的自学者来说，要真正掌握它，还是需要一本好的入门教材。《轻松学会Google TensorFlow 2.0人工智慧深度学习实作开发》这个书名，一下子就抓住了我的痛点。“轻松学会”表明它不是一本艰深晦涩的学术著作，而是以学习者为中心。“实作开发”则意味着它将侧重于动手实践，这正是我所需要的。我希望这本书能够深入浅出地讲解TensorFlow 2.0的核心API和工作流程，例如如何使用Keras API快速构建和训练神经网络。此外，如果书中能包含一些具有代表性的深度学习应用案例，并提供完整的代码实现，那就更好了。我期待这本书能帮助我跨越技术门槛，真正掌握TensorFlow 2.0，并能将其应用于实际的项目开发中。

评分☆☆☆☆☆

说实话，现在市面上的AI书籍琳琅满目，但真正适合台湾市场的、写得既专业又易懂的书籍并不多。很多时候，我们都会面临语言上的隔阂，即使是翻译过来的书籍，也可能因为文化背景差异而显得生硬。这本《轻松学会Google TensorFlow 2.0人工智慧深度学习实作开发》选择用中文出版，而且是简体中文，这对于很多想要学习TensorFlow 2.0的台湾读者来说，简直是福音。从它的书名就可以看出，它很贴合我们学习的心理，“轻松学会”这几个字，让人感觉没有那么大的压力。我个人非常看重实作的部分，因为深度学习是一个需要大量动手实践的领域。如果这本书能够提供清晰的代码示例，并且引导读者一步步地去完成训练和部署，那将大大提升学习效率。我希望它能涵盖TensorFlow 2.0的最新特性，比如Eager Execution、AutoGraph等，让我们跟上技术发展的脚步。