算法工程師耗盡心血終成TensorFlow深度學習應用實踐，值得一學！

本篇總的指導思想是在掌握深度學習的基本知識和特性的基礎上，培養使用TensorFlow進行實際編程以解決圖像處理相關問題的能力。全篇力求深刻淺出，經過通俗易懂的語言和詳細的程序分析，介紹TensorFlow的基本用法、高級模型設計和對應的程序編寫。

本篇強調理論聯繫實際，重點介紹TensorFlow編程解決圖像識別的應用，提供了大量數據集，並以代碼的形式實現了深度學習模型，以供讀者參考。

本篇可做爲學習人工神經網絡、深度學習TensorFlow 程序設計以及圖像處理等相關內容的程序設計人員學習。

**本篇共22章,內容包括Python類庫的安裝和使用、TensorFlow 基本數據結構和使用、TensorFlow 數據集的建立與讀取、人工神經網絡、反饋神經網絡、全卷積神經網絡的理論基礎、深度學習模型的建立、模型的特性、算法、ResNet、 Slim、 GAN等。

因爲細節內容實在是太多了，因此小編只把部分知識點截圖出來粗略的介紹，每一個小節都有更加細化的內容，但願你們可以從中獲得真諦！**

第1章介紹深度學習的基本內容，初步介紹深度學習應用於計算機視覺和發展方向，介紹使用深度學習解決計算機視覺問題的應用前景,旨在說明使用深度學習和人工智能實現計算機視覺是將來的發展方向，也是必然趨勢。

第2章介紹Python的安裝和最經常使用的類庫。Python語言是易用性很是強的語言，能夠很方便地將公式和願景以代碼的形式表達出來，而無須學習過多的編程知識。Python 專用類庫threading並不常見，只是要爲後文的數據讀取和TensorFlow專用格式的生成打下基礎。

第3章全面介紹機器學習的基本分類、算法和理論基礎，這裏介紹了不一樣的算法，例如迴歸算法和決策樹算法的具體實現和應用。這些是深度學習的基礎理論部分，經過這些向讀者透徹而準確地展現深度學習的結構與應用，爲更進一步掌握深度學習在計算機視覺中的應用打下紮實的基礎。

第4章主要介紹Python語言的使用。經過介紹和實現不一樣的Python類庫，幫助讀者強化Python的編程能力、學習相應類庫。這些都是在後文中反覆使用的內容。同時借用掌握的知識學習數據的可視化展現技能。這項技能在數據分析中雖是基本技能,但具備很是重要的做用。

第5-6章是對OpenCV類庫使用方法的介紹。本書以圖像處理爲重點，對圖像數據的讀取、編輯以及加工是本書的重中之重。OpenCV 是Python 中專門用以對圖像處理的類庫，經過基礎講解和進階介紹使讀者掌握這個重要類庫的使用。學會對圖像的裁剪、變換和平移的代碼編寫。

第5章以例子的形式對卷積核的基礎內容作了一個介紹，並用Python語言實現了卷積核的功能。卷積核是本書中很是重要的基礎部分，也是圖像處理中很是重要的組成部分，經過編寫相應的程序去實現卷積覈對圖像的處理、掌握和理解:卷積神經網絡有很大幫助。

第7~8章是TensorFlow的入門基礎，經過一一個娛樂性質的網站向讀者展現TensorFlow的基本應用，用圖形圖像的方式演示神經網絡進行類別分類的擬合過程，在娛樂的同時瞭解其背後的內容。

第9章是本書的一個重點，也是神經網絡的基礎內容。本章的反饋算法是解決神經網絡計算量過大的里程碑算法。筆者經過詳細認真的講解，使用通俗易懂的語言對這個算法進行介紹，並經過獨立編寫代碼的形式爲讀者實現這個神經網絡中最重要的算法內容。本章的內容看起來很少，可是很是重要。

第10章對TensorFlow的數據輸入輸出作了詳細的介紹。從讀取CSV文件開始，到教會讀者製做專用的TensorFlow 數據格式TFRecord, 這在目前市面上的書籍中鮮有涉及。使用TensorFlow框架進行程序編寫、數據的準備和規範化是重中之重，所以本章也是較爲重要的個章節。

第11~12章是應用卷積神經網絡在TensorFlow框架上進行學習的一一個基礎教程，通過前面章節的準備和介紹,採用基本理論一卷 積神經網絡進行手寫體的辨識是深度學習最基本的技能，也是很是重要的一個學習基礎。而且在程序編寫的過程當中，做者向讀者展現了參數調整對模型測試結果的重要做用。這是目前市面上相關書籍沒有涉及到的內容，很是重要。

第13~14 章是卷積神經網絡算法的介紹和應用。在這兩章內容中，筆者詳細介紹卷積神經網絡的應用，特別是在圖像識別中的應用，由單純的手寫體數值的識別發展到對顯示物體的識別。藉助於圖像識別比賽的數據集，使用在比賽中得獎的卷積神經網絡模型，使讀者掌握卷積神經網絡的變種。卷積神經網絡的理論基礎就是卷積的正向和反向過程，通常正向過程較好理解和學習,可是對於反向運算，基本上沒有涉及，有的話也僅僅是對公式的複製和摘抄。在14章中詳細地介紹卷積神經網絡反向過程的運算和計算方法，經過大量例子的表述，第一次很是詳細地描述了卷積神經網絡的反向運算。這是相關書籍中欠缺的內容。

第15章經過一個完整的例子演示使用卷積神經網絡進行圖像識別的流程。例子來自於ImageNet圖像識別競賽，所採用的模型也是比賽中得到準確率最高的模型。經過對項目每一步的詳細分析，手把手地教會讀者如何使用卷積神經網絡進行圖像識別。

第16章介紹VGGNet的組成結構，着重介紹VGGNet的網絡調參以及在其後執行Finetuning 的能力。本章將第15章的例子複用VGG16實現，給讀者提供-一個以不一樣的視角和不一樣的模型方法解決問題的思路。

第17章針對目前深度學習就業者給出的一-些面試題的答案，這些問題能夠幫助招聘者分析誰是高水平的面試者，也能幫助就業者完善本身的技術概念和知識，找準本身的定位，爲未來升職加薪鋪平道路。

第18章介紹深度學習網絡ResNet模型,它是在網絡中使用大量殘差模塊做爲網絡的基本組成部分，主要做用是使得網絡隨着深度的變化增長，而不會產生權重衰減和梯度衰減或者消失等這些問題。除了ResNet 模型，本章還介紹了新興的卷積神經模型，包括SqueezeNet 和Xception。

第19-20章開始進入TensorFlow 學習的高級階段，重點介紹的是一個API一Slim, 它是一個用於定義。訓練和評估較爲複雜模型的輕量級開發類庫。這兩章不光介紹了它的使用方法，還經過它製做了一個多層感知機MLP、一個卷積神經網絡CNN,最後還使用Slim預訓練模型進行Finetuning。

第21章介紹全卷積神經網絡圖像分割，先講解分割的理論基礎和實現方法，而後給出了全卷積神經網絡進行圖像分割的分步流程與編程基礎，最後給出了使用VGG16全卷積網絡進行圖像:分割的實戰。

第22章講解的是GAN一對抗生成網絡， 本章理論雖然看似枯燥，但筆者用一個「生成器」和一個「辨別器」共同在一個網絡中不停地進行「對抗」來比喻，下降了閱讀的難度。最終還經過使用GAN生成手寫體數字的案例讓讀者真正學會GAN的應用。

除此以外，全篇對於目前圖像識別最流行和取得最好成績的深度學習模型作了介紹，這些都是目前的深度學習的熱點和研究重點。

因爲文章篇幅限制，因此小編就在此作過多的介紹了，須要本【TensorFlow 深度學習應用實踐】文檔的小夥伴++++++ V x ①⑧①③③⑤③②⑨⑦ 就能夠獲取了！

經過TensorFlow圖像處理，全面掌握深度學習模型及應用

全面深刻講解反饋神經網絡和卷積神經網絡理論體系

結合深度學習實際案例的實現,掌握TensorFlow程序設計方法和技巧

着重深度學習實際應用程序開發能力和解決問題能力的培養