OReilly Learning TensorFlow A Guide to Building Deep Learning Systems網絡
大體受人腦啓發，通過大量數據訓練的深層神經網絡可以之前所未有的精確度解決複雜的任務。這本實用的書提供了一本端到端指南，介紹tensorFlow，這是一種領先的開源軟件庫，它幫助您創建和訓練用於計算機視覺、天然語言處理(Nlp)、語音識別和通常預測分析的神經網絡。多線程
做者湯姆·霍普，Yehezkel Resheff和Itay Lieder爲普遍的技術受衆提供了一種直接接觸TensorFlow基礎的方法--從數據科學家和工程師到學生和研究人員。在深刻研究諸如神經網絡體系結構、張量板可視化、TensorFlow庫抽象和多線程輸入流水線等主題以前，您將首先研究TensorFlow中的一些基本示例。如何在TensorFlow中構建和部署可生產的深度學習系統。ide
使用TensorFlow，快速和無痛地學習如何使用TensorFlow從底層構建深度學習模型，培訓流行的計算機視覺深度學習模型，NLP使用普遍的抽象庫使開發更容易、更快地學習如何縮放TensorFlow，並使用集羣在生產環境中分發模型培訓部署TensorFlow學習
目錄ui
Chapter 1 Introduction
Chapter 2 Go with the Flow: Up and running with TensorFlow
Chapter 3 Understanding TensorFlow Basics
Chapter 4 Convolutional Neural Networks
Chapter 5 Working with Text and Sequences + TensorBoard visualization
Chapter 6 TF Abstractions and Simplification
Chapter 7 Queues, Threads, and Reading Data
Chapter 8 Distributed TensorFlow
Chapter 9 Serving Modelsspa
Chapter 10 Miscellaneous線程