Google近日發(fā)布了TensorFlow 1.0候選版，這個(gè)穩(wěn)定版將是深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式開源，距今已有一年多，這期間TensorFlow不斷給人以驚喜，推出了分布式版本，服務(wù)框架TensorFlow Serving，可視化工具TensorFlow，上層封裝TF.Learn，其他語言（Go、Java、Rust、Haskell）的綁定、Windows的支持、JIT編譯器XLA、動(dòng)態(tài)計(jì)算圖框架Fold，以及數(shù)不勝數(shù)的經(jīng)典模型在TensorFlow上的實(shí)現(xiàn)（Inception Net、SyntaxNet等）。在這一年多時(shí)間，TensorFlow已從初入深度學(xué)習(xí)框架大戰(zhàn)的新星，成為了幾近壟斷的行業(yè)事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。

《TensorFlow實(shí)戰(zhàn)》希望用簡(jiǎn)單易懂的語言帶領(lǐng)大家探索TensorFlow（基于1.0版本API）。在《TensorFlow實(shí)戰(zhàn)》中我們講述了TensorFlow的基礎(chǔ)原理，TF和其他框架的異同。并用具體的代碼完整地實(shí)現(xiàn)了各種類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow實(shí)戰(zhàn)》還講解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib組件?！禩ensorFlow實(shí)戰(zhàn)》希望能幫讀者快速入門TensorFlow和深度學(xué)習(xí)，在工業(yè)界或者研究中快速地將想法落地為可實(shí)踐的模型。

目錄
1 TensorFlow基礎(chǔ) 1
1.1 TensorFlow概要 1
1.2 TensorFlow編程模型簡(jiǎn)介 4
2 TensorFlow和其他深度學(xué)習(xí)框架的對(duì)比 18
2.1 主流深度學(xué)習(xí)框架對(duì)比 18
2.2 各深度學(xué)習(xí)框架簡(jiǎn)介 20
3 TensorFlow第一步 39
3.1 TensorFlow的編譯及安裝 39
3.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)SoftmaxRegression識(shí)別手寫數(shù)字 46
4 TensorFlow實(shí)現(xiàn)自編碼器及多層感知機(jī) 55
4.1 自編碼器簡(jiǎn)介 55
4.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)自編碼器 59
4.3 多層感知機(jī)簡(jiǎn)介 66
4.4 TensorFlow實(shí)現(xiàn)多層感知機(jī) 70
5 TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 74
5.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 74
5.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的卷積網(wǎng)絡(luò) 80
5.3 TensorFlow實(shí)現(xiàn)進(jìn)階的卷積網(wǎng)絡(luò) 83
6 TensorFlow實(shí)現(xiàn)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 95
6.1 TensorFlow實(shí)現(xiàn)AlexNet 97
6.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)VGGNet 108
6.3 TensorFlow實(shí)現(xiàn)GoogleInceptionNet 119
6.4 TensorFlow實(shí)現(xiàn)ResNet 143
6.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢(shì) 156
7 TensorFlow實(shí)現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Word2Vec 159
7.1 TensorFlow實(shí)現(xiàn)Word2Vec 159
7.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)基于LSTM的語言模型 173
7.3 TensorFlow實(shí)現(xiàn)BidirectionalLSTMClassifier 188
8 TensorFlow實(shí)現(xiàn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 195
8.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 195
8.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)策略網(wǎng)絡(luò) 201
8.3 TensorFlow實(shí)現(xiàn)估值網(wǎng)絡(luò) 213
9 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 233
9.1 TensorBoard 233
9.2 多GPU并行 243
9.3 分布式并行 249
10 TF.Learn從入門到精通 259
10.1 分布式Estimator 259
10.2 深度學(xué)習(xí)Estimator 267
10.3 機(jī)器學(xué)習(xí)Estimator 272
10.4 DataFrame 278
10.5 監(jiān)督器Monitors 279
11 TF.Contrib的其他組件 283
11.1 統(tǒng)計(jì)分布 283
11.2 Layer模塊 285
11.3 性能分析器tfprof 293
參考文獻(xiàn) 297