《深刻理解TensorFlow架構設計與實現原理》PDF+《Tensorflow+Keras深度學習人工智能實踐應用》PDF及代碼+分享學習

國人寫的兩本書，我的感受仍是不錯的，一方面學習深度學習的理論，另外一方面可使用tensorflow進行測試，收效較快。

《深刻理解TensorFlow架構設計與實現原理》從基本概念、內部實現和實踐等方面深刻剖析了TensorFlow。

《深刻理解TensorFlow架構設計與實現原理》PDF，375頁，帶書籤目錄，文字能夠複製。
做者：彭靖田,林健,白小龍

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提取碼: ufqp

《深刻理解TensorFlow架構設計與實現原理》分爲五大部分，這五個部分，我認爲最有用的是第4部分，可以學會對底層進行改進。

第一部分爲基礎篇（第1～3章），簡單介紹了TensorFlow設計目標、基本架構、環境準備和基礎概念，包括數據流圖的設計與使用，以及TensorFlow運行環境和訓練機制，幫助讀者快速入門TensorFlow，迅速上手使用。

第二部分爲關鍵模塊篇（第4～7章），着重講解了使用TensorFlow端到端解決人工智能問題涉及的關鍵模塊，包括數據處理、編程框架、可視化工具和模型託管工具，幫助讀者進一步提高開發效率，快速落地模型應用。

第三部分爲算法模型篇（第8～11章），在讀者熟練掌握TensorFlow後，該部分將深度學習與TensorFlow有機結合，系統介紹了深度學習的發展歷史與應用場景，並結合理論與代碼實現深刻講解了CNN、GAN和RNN等經典模型。

第四部分爲核心揭祕篇（第12～14章），深刻剖析了TensorFlow運行時核心、通訊原理和數據流圖計算的原理與實現，聚焦C++ 核心層的揭祕，幫助讀者進一步理解TensorFlow底層的設計思想與實現細節，TensorFlow二次開發人員需重點關注這部份內容。

第五部分爲生態發展篇（第15章），全面介紹了TensorFlow生態系統發展，並重點介紹了Keras深度學習算法庫，以及TensorFlow與雲原生社區Kubernetes生態的結合、與大數據社區Spark生態的結合，並介紹了TensorFlow通訊優化技術、TPU及NNVM模塊化深度學習技術，幫助讀者進一步全面瞭解深度學習生態發展的現狀。

 

學了理論後，咱們能夠經過《Tensorflow+Keras-深度學習人工智能實踐應用》進行實踐。

《Tensorflow+Keras-深度學習人工智能實踐應用》PDF，329頁，帶書籤目錄，文字能夠複製。
配套源代碼。

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提取碼: rxha

經過學習《Tensorflow+Keras-深度學習人工智能實踐應用》，我學會了安裝、上機操做，也測試了大部分範例程序。

分9部分，共21章，內容主要包括基本概念介紹、TensorFlow 與 Keras 的安裝、Keras MNIST手寫數字識別、Keras CIFAR-10照片圖像物體識別、Keras多層感知器預測泰坦尼克號上旅客的生存機率、使用Keras MLP、RNN、LSTM進行IMDb天然語言處理與情感分析、以TensorFlow張量運算仿真神經網絡的運行、TensorFlow MNIST手寫數字識別、使用GPU大幅加快深度學習訓練。

TensorFlow + Keras深度學習方面的知識不須要具有高等數學模型、算法等專業知識，只須要具有基本的Python程序設計 能力，按照步驟按部就班地學習，就能夠了解深度學習的基本概念，進而實際運用深度學習的技術。

在學習過程當中，也會遇到這樣那樣的問題，入門階段能夠參考《白話深度學習與TensorFlow》

《白話深度學習與TensorFlow》中文版PDF，帶書籤目錄，文字能夠複製，322頁。

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提取碼: pby9

基礎篇（第1～3章），講解了機器學習、深度學習與實踐的上下文知識，如基本的機器學習與深度學習算法，TensorFlow框架的安全與配置，簡單的深度學習實踐。該篇是閱讀和實踐的基石。

原理與實踐篇（第4～8章），介紹「老牌」的深度學習網絡的數學原理和工程實現原理，尤爲是第4章，如 果能基本讀懂，後面的網絡實現層面的問題基本均可以迎刃而解。涵蓋BP網絡、CNN、RNN的結構、思路
、訓練與使用，以及一些常見的綜合性問題。該篇是學習深度學習的重點和難點，做者經過大量示例、 推理與實現，幫讀者*大化下降學習曲線。

擴展篇（第9～13章），介紹一些網絡的變種和一些較新的網絡特性，涵蓋深度殘差網絡、受限玻爾茲曼機、強化學習、對抗學習，這是讀者進一步學習與實踐思路的鑰匙。最後給出了一些有趣的深度學習應 用：人臉識別、做詩姬、大師風圖像處理，有趣又有用。

我的感受，學習過程當中，須要配合好的資料，而且隨時進行整理，這樣才能收到好的學習效果。