走向TensorFlow 2.0：深度學習應用編程快速入門

定　價：￥55.00

作　者：	趙英俊著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121376467	出版時間：	2019-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	168	字數：

內容簡介

　　《走向TensorFlow 2.0：深度學習應用編程快速入門》是TensorFlow 2.0編程實踐的入門類書籍，目的是在TensorFlow 2.0正式版發(fā)布之際能夠幫助大家快速了解其核心特性及基本編程技巧。本書通過5個常用的人工智能編程案例，幫助大家掌握如何在工作中使用TensorFlow 2.0進行應用開發(fā)。《走向TensorFlow 2.0：深度學習應用編程快速入門》內容覆蓋了Python和TensorFlow基礎入門、自然語言處理和CV領域的實踐案例、模型的服務化部署，希望在基于TensorFlow 2.0的人工智能編程上能夠助你一臂之力。

作者簡介

　　趙英俊阿里云人工智能領域MVP，目前在阿里云從事產業(yè)、工業(yè)智能方向的解決方案架構師工作，基于數據智能、人工智能等技術和產品解決傳統(tǒng)產業(yè)、工業(yè)的痛點和難點問題。現個人維護一個優(yōu)秀的開源NLP項目——基于Seq2Seq的中文智能聊天機器人，目前GitHub stars超過1100。

圖書目錄

第1章 Python基礎編程入門 1
1.1 Python的歷史 1
1.1.1 Python版本的演進 1
1.1.2 Python的工程應用情況 2
1.2 Python的基本數據類型 2
1.3 Python數據處理工具之Pandas 6
1.3.1 數據讀取和存儲 7
1.3.2 數據查看和選取 8
1.3.3 數據處理 11
1.4 Python圖像處理工具之PIL 14
1.4.1 PIL簡介 14
1.4.2 PIL接口詳解 14
1.4.3 PIL圖像處理實踐 18
第2章 TensorFlow 2.0快速入門 21
2.1 TensorFlow 2.0簡介 21
2.2 TensorFlow 2.0環(huán)境搭建 22
2.2.1 CPU環(huán)境搭建 22
2.2.2 基于Docker的GPU環(huán)境搭建 23
2.3 TensorFlow 2.0基礎知識 25
2.3.1 TensorFlow 2.0 Eager模式簡介 25
2.3.2 TensorFlow 2.0 AutoGraph簡介 26
2.3.3 TensorFlow 2.0低階API基礎編程 26
2.4 TensorFlow 2.0高階API（tf.keras） 32
2.4.1 tf.keras高階API概覽 32
2.4.2 tf.keras高階API編程 34
第3章基于CNN的圖像識別應用編程實踐 36
3.1 CNN相關基礎理論 36
3.1.1 卷積神經網絡概述 36
3.1.2 卷積神經網絡結構 36
3.1.3 卷積神經網絡三大核心概念 38
3.2 TensorFlow 2.0 API詳解 38
3.2.1 tf.keras.Sequential 39
3.2.2 tf.keras.layers.Conv2D 41
3.2.3 tf.keras.layers.MaxPool2D 42
3.2.4 tf.keras.layers.Flatten與tf.keras.layer.Dense 42
3.2.5 tf.keras.layers.Dropout 43
3.2.6 tf.keras.optimizers.Adam 43
3.3 項目工程結構設計 44
3.4 項目實現代碼詳解 44
3.4.1 工具類實現 45
3.4.2 cnnModel實現 46
3.4.3 執(zhí)行器實現 48
3.4.4 Web應用實現 52
第4章基于Seq2Seq的中文聊天機器人編程實踐 55
4.1 NLP基礎理論知識 55
4.1.1 語言模型 55
4.1.2 循環(huán)神經網絡 57
4.1.3 Seq2Seq模型 59
4.2 TensorFlow 2.0 API詳解 61
4.2.1 tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer 61
4.2.2 tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences 62
4.2.3 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 63
4.2.4 tf.keras.layers.Embedding 63
4.2.5 tf.keras.layers.GRU 63
4.2.6 tf.keras.layers.Dense 65
4.2.7 tf.expand_dims 65
4.2.8 tf.keras.optimizers.Adam 65
4.2.9 tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy 66
4.2.10 tf.math.logical_not 66
4.2.11 tf.concat 66
4.2.12 tf.bitcast 67
4.3 項目工程結構設計 67
4.4 項目實現代碼詳解 68
4.4.1 工具類實現 68
4.4.2 data_util實現 69
4.4.3 seq2seqModel實現 71
4.4.4 執(zhí)行器實現 77
4.4.5 Web應用實現 83
第5章基于CycleGAN的圖像風格遷移應用編程實踐 85
5.1 GAN基礎理論 85
5.1.1 GAN的基本思想 85
5.1.2 GAN的基本工作機制 86
5.1.3 GAN的常見變種及應用場景 86
5.2 CycleGAN的算法原理 88
5.3 TensorFlow 2.0 API詳解 88
5.3.1 tf.keras.Sequential 88
5.3.2 tf.keras.Input 91
5.3.3 tf.keras.layers.BatchNormalization 91
5.3.4 tf.keras.layers.Dropout 92
5.3.5 tf.keras.layers.Concatenate 93
5.3.6 tf.keras.layers.LeakyReLU 93
5.3.7 tf.keras.layers.UpSampling2D 93
5.3.8 tf.keras.layers.Conv2D 93
5.3.9 tf.optimizers.Adam 94
5.4 項目工程結構設計 95
5.5 項目實現代碼詳解 96
5.5.1 工具類實現 96
5.5.2 CycleganModel實現 100
5.5.3 執(zhí)行器實現 105
5.5.4 Web應用實現 109
第6章基于Transformer的文本情感分析編程實踐 111
6.1 Transformer相關理論知識 111
6.1.1 Transformer基本結構 111
6.1.2 注意力機制 112
6.1.3 位置編碼 116
6.2 TensorFlow 2.0 API詳解 117
6.2.1 tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer 117
6.2.2 tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences 118
6.2.3 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 118
6.2.4 tf.keras.layers.Embedding 118
6.2.5 tf.keras.layers.Dense 119
6.2.6 tf.keras.optimizers.Adam 119
6.2.7 tf.optimizers.schedules.LearningRateSchedule 120
6.2.8 tf.keras.layers.Conv1D 120
6.2.9 tf.nn.moments 121
6.3 項目工程結構設計 121
6.4 項目實現代碼詳解 122
6.4.1 工具類實現 122
6.4.2 data_util實現 124
6.4.3 textClassiferMode實現 128
6.4.4 執(zhí)行器實現 138
6.4.5 Web應用實現 142
第7章基于TensorFlow Serving的模型部署實踐 144
7.1 TensorFlow Serving框架簡介 144
7.1.1 Servable 145
7.1.2 Source 145
7.1.3 Loader 145
7.1.4 Manager 145
7.2 TensorFlow Serving環(huán)境搭建 146
7.2.1 基于Docker搭建TensorFlow Serving環(huán)境 146
7.2.2 基于Ubuntu 16.04搭建TensorFlow Serving環(huán)境 146
7.3 API詳解 147
7.3.1 tf.keras.models.load_model 147
7.3.2 tf.keras.experimental.export_saved_model 147
7.3.3 tf.keras.backend.set_learning_phase 148
7.4 項目工程結構設計 148
7.5 項目實現代碼詳解 149
7.5.1 工具類實現 149
7.5.2 模型文件導出模塊實現 150
7.5.3 模型文件部署模塊實現 150
7.5.4 Web應用模塊實現 152