- TensorFlow2.X项目实战
- - 作者：李金洪|责编:吴宏伟
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121397066
  - 出版日期：2020/10/01
  - 页数：506
- 售价：47.6

内容大纲
    本书基于TensorFlow 2.1版本进行编写。书中内容分为4篇。
    第1篇包括TensorFlow的安装、使用方法。这部分内容可以使读者快速上手TensorFlow工具。
    第2篇包括数据集制作、特征工程等数据预处理工作，以及与数值分析相关的模型（其中包括wide_deep模型、梯度提升树、知识图谱、带有JANET单元的RNN等模型）。
    第3篇从自然语言处理、计算机视觉两个应用方向介绍了基础的算法原理和主流的模型。具体包括：TextCNN模型、带有注意力机制的模型、带有动态路由的RNN模型、BERTology系列模型、EfficientNet系列模型、Anchor-Free 模型、YOLO V3模型等。
    第4篇介绍了生成式模型和零次学习两种技术，其中系统地介绍了信息熵、归一化、f-GAN、最优传输、Sinkhorn算法，以及变分自编码、DeblurGAN、AttGAN、DIM、VSC等模型。
    本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，适合对人工智能、TensorFlow感兴趣的读者作为自学教程。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材，还适合计算机相关专业作为教学参考书。
作者介绍
李金洪，“大蛇智能”网站创始人、“代码医生”工作室主程序员。精通Python、C、C++、汇编、Java和Go等多种编程语言。擅长神经网络、算法、协议分析、逆向工程和移动互联网安全架构等技术。在深度学习领域，参与过某移动互联网后台的OCR项目、某娱乐节目机器人的语音识别和声纹识别项目，以及人脸识别、活体检测等多个项目。在“代码医生”工作室工作期间，完成过金融、安全、市政和医疗等多个领域的AI算法外包项目。
目录
第1篇  准备
  第1章  学习准备
    1.1  什么是TensorFlow框架
    1.2  如何学习本书
  第2章  快速上手TensorFlow
    2.1  配置TensorFlow环境
      2.1.1  准备硬件
      2.1.2  准备开发环境
      2.1.3  安装TensorFlow
      2.1.4  查看显卡的命令及方法
      2.1.5  创建虚环境
    2.2  训练模型的两种方式
      2.2.1  “静态图”方式
      2.2.2  “动态图”方式
    2.3  实例l：用静态图训练模型，使其能够从一组数据中找到y≈2x规律
      2.3.1  开发步骤与代码实现
      2.3.2  模型是如何训练的
      2.3.3  生成检查点文件
      2.3.4  载入检查点文件
      2.3.5  修改迭代次数，二次训练
    2.4  实例2：用动态图训练一个具有保存检查点功能的回归模型
      2.4.1  代码实现：定义动态图的网络结构
      2.4.2  代码实现：在动态图中加入保存检查点功能
      2.4.3  代码实现：在动态图中训练模型
      2.4.4  运行程序，显示结果
  第3章  TensorFlow 2.X编程基础
    3.1  动态图的编程方式
      3.1.1  实例3：在动态图中获取参数
      3.1.2  实例4：在静态图中使用动态图
      3.1.3  什么是自动图
    3.2  掌握估算器框架接口的应用
      3.2.1  了解估算器框架接口
      3.2.2  实例5：使用估算器框架
      3.2.3  定义估算器中模型函数的方法
      3.2.4  用tf.estimator.RunConfig控制更多的训练细节
      3.2.5  用config文件分配硬件运算资源
      3.2.6  通过热启动实现模型微调
      3.2.7  测试估算器模型
      3.2.8  使用估算器模型
      3.2.9  用钩子函数（Training_Hooks）跟踪训练状态
      3.2.10  实例6：用钩子函数获取估算器模型的日志
    3.3  实例7：将估算器模型转化成静态图模型
      3.3.1  代码实现：复制网络结构
      3.3.2  代码实现：重用输入函数
      3.3.3  代码实现：创建会话恢复模型
      3.3.4  代码实现：继续训练
    3.4  实例8：用估算器框架实现分布式部署训练
      3.4.1  运行程序：修改估算器模型，使其支持分布式
      3.4.2  通过TF_CONFIG变量进行分布式配置
      3.4.3  运行程序

      3.4.4  扩展：用分布策略或KubeFlow框架进行分布式部署
    3.5  掌握tf.keras接口的应用
      3.5.1  了解Keras与tf.keras接口
      3.5.2  实例9：用调用函数式API进行开发
      3.5.3  实例1O：用构建子类模式进行开发
      3.5.4  使用tf.keras接口的开发模式总结
  ……
第2篇  基础
第3篇  进阶
第4篇  高级
后记——让技术更好地商业化落地

内容大纲

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