從零開始學TensorFlow 2.0

趙銘,歐鐵軍

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商品描述

本書從TensorFlow 2.0的基礎知識講起,深入介紹TensorFlow 2.0的進階實戰,並配合項目實戰案例,重點介紹使用TensorFlow 2.0的新特性進行機器學習的方法,使讀者能夠系統地學習機器學習的相關知識,並對TensorFlow 2.0的新特性有更深入的理解。本書共14章,主要介紹機器學習、TensorFlow 2.0基礎、張量、數據層、CNN等內容,中間還穿插了機器學習中常見的圖形識別、文本處理和對抗訓練等實例,以幫助讀者理解TensorFlow 2.0。本書著重介紹了在TensorFlow 2.0中使用Keras的方法,Keras是TensorFlow 2.0中的重點概念,十分有必要對其進行學習。本書內容通俗易懂、案例豐富、實用性強,特別適用於TensorFlow 2.0的入門者和進階者,以及有志從事機器學習的愛好者,本書還適合用作相關機構的培訓教材。

目錄大綱

第1章 人工智能的概念 1 1.1 機器學習 1 1.2 神經網絡 3 1.3 常用的深度學習框架 3 第2章 TensorFlow初探 5 2.1 在Linux系統中安裝TensorFlow 2.0 5 2.2 在Linux系統中安裝TensorFlow 2.0的GPU版本 5 2.3 在Windows系統中安裝TensorFlow 2.0 6 2.4 在Windows系統中安裝TensorFlow 2.0的GPU版本 14 第3章 TensorFlow的基礎概念 17 3.1 張量 17 3.2 GPU加速 19 3.3 數據集 20 3.4 自定義層 22 3.4.1 網絡層的常見操作 22 3.4.2 自定義網絡層 24 3.4.3 網絡層組合 25 3.4.4 自動求導 26 第4章 TensorFlow與多層感知器 30 4.1 MLP簡介 30 4.2 基礎MLP網絡 30 4.2.1 回歸分析 30 4.2.2 分類任務 33 4.3 基礎模型 36 4.4 權重初始化 39 4.5 激活函數 41 4.6 批標準化 44 4.7 dropout 46 4.8 模型集成 48 4.9 優化器 49 第5章 TensorFlow與捲積神經網絡 52 5.1 基礎捲積神經網絡 52 5.2 捲積層的概念及示例 53 5.3 池化層的概念及示例 54 5.4 全連接層的概念及示例 55 5.5 模型的概念、配置及訓練 57 第6章 TensorFlow自編碼器 60 6.1 自編碼器簡介 60 6.2 捲積自編碼器 64 第7章 TensorFlow高級編程 68 7.1 Keras基礎 68 7.1.1 構造數據 68 7.1.2 樣本權重和類權重 70 7.1.3 回調 72 7.2 函數式API 76 7.2.1 構建簡單的網絡 76 7.2.2 構建多個模型 78 7.2.3 兩種典型的復雜網絡 82 7.3 使用Keras自定義網絡層和模型 86 7.3.1 構建簡單網絡 86 7.3.2 構建自定義模型 90 7.4 Keras訓練模型 94 7.4.1 常見模型的訓練流程 94 7.4.2 自定義指標 96 7.4.3 自定義訓練和驗證循環 100 7.5 Keras模型的保存 106 第8章 TensorFlow文本分類 121 8.1 簡單文本分類 121 8.2 捲積文本分類 131 8.3 RNN文本分類 143 第9章 TensorFlow圖像處理 152 9.1 圖像分類 152 9.2 圖像識別 162 9.3 生成對抗網絡 168 第10章 TensorFlow決策樹 180 10.1 Boosted Trees簡介 180 10.2 數據預測 180 第11章 TensorFlow過擬合和欠擬合 197 11.1 過擬合和欠擬合的基本概念 197 11.2 過擬合和欠擬合 197 11.3 優化方法 208 11.3.1 dropout優化方案 208 11.3.2 L2正則化優化 212 第12章 TensorFlow結構化數據 217 12.1 數字列 219 12.2 bucketized列 220 12.3 類別列 222 12.4 嵌入列 223 12.5 哈希特徵列 224 12.6 交叉功能列 226 12.7 結構化數據的使用 227 第13章 TensorFlow回歸 233 13.1 一元線性回歸 233 13.2 多元線性回歸 237 13.3 汽車油耗回歸示例 241