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| 編輯推薦： |
1.拒绝艰涩难懂本书是作者在用自己的话讲解TensorFlow，中国人都能轻松读懂，特别适合零基础读者，没有不懂，只有更懂。
2.拒绝臃肿拖沓本书真正来自于作者一线从业经验与体会，只讲有用的，不含偏门的。
3.拒绝断章取义本书囊括了TensorFlow用于实际工作的全流程，使读者能真正实现从想法到产品，只有流畅，没有断崖。
4.拒绝含混支吾本书对TensorFlow每一个环节的讲解，都是作者运用自己多年一线从业功力推敲与解构的，没有模糊不清，只有恍然大悟。
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| 內容簡介： |
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本书是由人工智能一线从业专家根据自己日常工作的体会与经验总结而成的，在对TensorFlow的基础知识、环境搭建、神经网络、常用技术的详细讲解当中穿插了自己实战的经验与教训。更与众不同的是，本书详细地解析了使用TensorFlow进行深度学习领域中常用模型的搭建、调参和部署整个流程，以及数据集的使用方法，能够帮助您快速理解和掌握TensorFlow相关技术，*后还用实战项目帮助您快速地学会TensorFlow开发，并使用TensorFlow技术来解决实际问题。本书代码主要是在1.6版本的基础上进行开发的，同时兼容1.2~1.10的版本，并已得到验证。本书主要面向对TensorFlow、深度学习、人工智能具有强烈兴趣且希望尽快入门的相关从业人员、高校相关专业的教育工作者和在校学生，以及正在从事深度学习工作且希望深入的数据科学家、软件工程师、大数据平台工程师、项目管理者等。
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| 關於作者： |
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黄鸿波，珠海金山办公软件有限公司（WPS）人工智能领域专家，高级算法工程师，拥有多年软件开发经验。曾在格力电器股份有限公司大数据中心担任人工智能领域专家，且在多家公司担任过高级工程师，技术经理，技术总监等职务。曾带领团队开发过基于人脸识别技术的智能支付系统、推荐系统、知识图谱、智能问答系统等。擅长数据挖掘、机器学习、移动开发等专业领域，并拥有丰富的实战经验。
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| 目錄：
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第1章人工智能与深度学习1
1.1人工智能与机器学习1
1.2无处不在的深度学习6
1.3如何入门深度学习7
1.4主流深度学习框架介绍13
第2章搭建TensorFlow环境15
2.1基于pip安装15
2.1.1基于Windows环境安装TensorFlow15
2.1.2基于Linux环境安装TensorFlow22
2.2基于Java安装TensorFlow24
2.3安装TensorFlow的常用依赖模块27
2.4Hello TensorFlow30
2.4.1MNIST数据集30
2.4.2编写训练程序32
2.5小结35
第3章TensorFlow基础36
3.1TensorFlow的系统架构36
3.1.1Client37
3.1.2Distributed Master38
3.1.3Worker Service39
3.1.4Kernel Implements39
3.2TensorFlow的数据结构张量39
3.2.1什么是张量39
3.2.2张量的阶40
3.2.3张量的形状40
3.2.4数据类型41
3.3TensorFlow的计算模型图42
3.3.1计算图基础42
3.3.2计算图的组成43
3.3.3计算图的使用45
3.3.4小结48
3.4TensorFlow中的会话Session48
第4章TensorFlow中常用的激活函数与神经网络50
4.1激活函数的概念50
4.2常用的激活函数51
4.2.1Sigmoid函数51
4.2.2Tanh函数53
4.2.3ReLU函数55
4.2.4Softplus函数57
4.2.5Softmax函数58
4.2.6小结59
4.3损失函数的概念60
4.4损失函数的分类63
4.5常用的损失函数65
4.5.10-1损失函数65
4.5.2Log损失函数66
4.5.3Hinge损失函数69
4.5.4指数损失70
4.5.5感知机损失70
4.5.6平方（均方）损失函数71
4.5.7绝对值损失函数71
4.5.8自定义损失函数71
4.6正则项72
4.6.1L0范数和L1范数72
4.6.2L2范数73
4.6.3核范数74
4.7规则化参数76
4.8易混淆的概念76
4.9神经网络的优化方法77
4.9.1梯度下降算法77
4.9.2随机梯度下降算法79
4.9.3其他的优化算法80
4.9.4小结84
4.10生成式对抗网络（GAN）84
4.10.1CGAN96
4.10.2DCGAN97
4.10.3WGAN98
4.10.4LSGAN99
4.10.5BEGAN100
第5章卷积神经网络102
5.1神经网络简介102
5.1.1神经元与神经网络102
5.1.2感知器（单层神经网络）与多层感知器104
5.2图像识别问题108
5.3常用的图像库介绍111
5.4卷积神经网络简介114
5.4.1CNN的基本原理与卷积核115
5.4.2池化116
5.4.3再探ReLU118
5.5CNN模型119
5.5.1LeNet-5模型119
5.5.2AlexNet模型123
5.5.3Inception模型130
5.6用CNN实现MNIST训练147
第6章循环神经网络151
6.1初识循环神经网络151
6.1.1前馈神经网络152
6.1.2神经网络中的时序信息158
6.2详解循环神经网络159
6.3RNN的变种双向RNN162
6.4One-Hot Encoding165
6.5词向量和word2vec166
6.5.1CBOW模型167
6.5.2Skip-Gram模型168
6.6梯度消失问题和梯度爆炸问题169
6.6.1梯度下降170
6.6.2解决梯度消失和梯度爆炸问题的方法172
6.7RNN的变种LSTM179
6.8写诗机器人189
第7章TensorFlow的可视化196
7.1TensorBoard简介196
7.2生成和使用TensorBoard200
7.3TensorBoard的面板展示208
7.4小结223
第8章TensorFlow中的数据操作224
8.1制作TFRecords数据集224
8.2Dataset API介绍230
8.3TensorFlow中的队列233
第9章支持向量机（SVM）240
9.1什么是支持向量机240
9.2计算最优超平面242
9.3TensorFlow实现线性SVM243
9.4非线性SVM介绍247
9.5使用TensorFlow实现非线性SVM分类器250
第10章TensorFlow结合Flask发布MNIST模型258
10.1Flask框架介绍258
10.2训练MNIST模型259
10.3小结275
第11章TensorFlow模型的发布与部署276
11.1TensorFlow Serving的前导知识276
11.2TensorFlow Serving 模型打包280
11.3TensorFlow Serving模型的部署和调用284
第12章TensorFlow Lite牛刀小试285
12.1什么是TensorFlow Lite285
12.2如何使用TensorFlow Lite模型287
12.3TensorFlow Lite与Android结合实现图像识别290
第13章TensorFlow GPU296
13.1什么是GPU296
13.2GPU的选择297
13.3搭建TensorFlow GPU299
13.3.1在Windows上搭建TensorFlow GPU299
13.3.2在Linux上搭建TensorFlow GPU307
13.4使用TensorFlow GPU进行训练311
第14章TensorFlow与目标检测317
14.1传统目标检测方法317
14.2RCNN介绍319
14.3Fast-RCNN321
14.4Faster-RCNN325
14.5YOLO328
附录ATensorFlow历代版本更新内容354
A.1TensorFlow 1.3版本更新内容354
A.2TensorFlow 1.4版本更新内容355
A.3TensorFlow 1.5版本更新内容356
A.4TensorFlow 1.6版本更新内容356
A.5TensorFlow 1.7版本更新内容357
A.6TensorFlow 1.8版本更新内容357
A.7TensorFlow 1.9版本更新内容358
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| 內容試閱：
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自从2016年初谷歌的AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石，人工智能和机器学习领域就变得异常火爆。其实早在半个世纪以前，人工智能领域的相关概念就已经被提出，经过了这半个世纪的不断发展，人工智能以及深度学习相关领域已经在工业界和学术界发生了颠覆性的改变。2017年2月11日，谷歌公司正式发布TensorFlow 1.0版本，由此开始，一段新的热潮被掀起。到目前为止，谷歌公司的TensorFlow版本已经更新至1.10版本，本书代码主要是在1.6版本的基础上进行开发的，同时兼容1.2~1.10的版本，并已经过验证，读者可以放心使用。
关于本书的使用
本书主要面向对TensorFlow具有强烈兴趣且希望尽快入门的读者，以及正在从事TensorFlow方面的工作且希望深入的读者。
本书一共有14章的内容，分为四个部分：
TensorFlow基础部分（第1章到第3章）
主要讲解了TensorFlow的基础知识（包括张量、运行图、Session等部分）、环境的搭建方法（包括Windows、Linux版本的环境搭建，以及Java版本的环境搭建）等。
TensorFlow神经网络基础和各种模型部分（第4章到第6章）
从基础的神经元开始，逐步讲解单层神经网络、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，在每个神经网络中还讲解其附带的各种数据集、模型和变体，比如BP神经网络、AlexNet模型、LSTM等。通过这些内容，读者可以对神经网络等知识有初步认识，并能把握其整体脉络。
TensorFlow的常用技术（第7章到第9章）
主要讲解TensorFlow对于数据集的制作和处理，以及在TensorBoard的模式下可视化观察模型的各种参数变化，并讲解了支持向量机的概念。之所以把支持向量机放在这个部分，是因为支持向量机目前在深度学习领域是非常常用的，比如目标检测和分类任务。通过学习这一部分的内容，读者可以对TensorFlow在实际应用过程中的常用技术有一定的了解。
TensorFlow的实际应用（第10章到第14章）
主要讲解如何使用TensorFlow在实际生活中解决问题，并讲解TensorFlow打包发布的各种方法，以及在GPU环境下如何使用TensorFlow。另外，在这一部分，我们也讲到目标检测，读者可以将其思路用于实际工业生产领域当中。
初学TensorFlow的读者阅读本书时需要具有一定的Python基础，并建议从第1章开始，如果您有GPU版本的服务器或主机，则可以选择先看第13章，而不必阅读第2章；另外本书中含有一部分公式的推导，例如第6章循环神经网络会讲解关于BP神经网络的推导过程，这需要您有一定的数学基础，但是如果您看不懂数学推导也不会耽误对后面章节的理解和学习；如果您从事图像处理相关的工作和研究，可以着重看第5章卷积神经网络和第8章TensorFlow中的数据操作，通过这两章内容，我们可以建立自己的数据集，并将数据集应用到自己的模型中。如果您想了解各个公开数据集的相关信息，以及如何使用公开的数据模型，可以参考第5章卷积神经网络。
针对已经从事TensorFlow相关工作的读者，本书中含有大量的实例，以及作者在实际开发过程中的心得体会，并且循序渐进地讲解了公式推导部分，在讲解知识点的时候会推荐知识点，例如讲解RNN，同时会讲解为什么会使用RNN，RNN是由什么样的神经网络算法（BP神经网络）演变而来的，又在其中加入了什么样的内容（时序处理），以及这些算法的推导原理等。通过对一个网络的深入研究，能够使您在使用相关模型时了解其本质。
致谢
本书的顺利出版离不开大家对我的帮助。
在这里，首先我要感谢电子工业出版社博文视点的孙学瑛老师对我的信任及支持，正是由于孙老师的支持，才能有此书的顺利出版。其次我要感谢我的家人在我写书的这近一年时间内给我的支持和理解，尤其是我的妻子，在怀有身孕的情况下还帮助我分担了一些家庭中的琐事，使得我的写作能够顺利完成。
另外，还要感谢华中科技大学的胡中旭博士对本书关于神经网络及强化学习部分给出的建议和支持；感谢南京大学黄继鹏对于RNN部分写诗机器人的支持；感谢格力电器大数据中心的刘艳国帮助我实现了Android相关章节代码的调试工作；感谢韦家弘同学对于RNN相关内容的帮助和支持。
除此之外，本书还参考了网上的一些图例和部分代码，由于大多无法找到其出处，所以无法一一列举，在此感谢相关作者。
最后还要感谢所有在本书编写过程中给予我支持和帮助的人们，正是你们的帮助才使本书得以面世。
读者服务
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