《深度學習:從Python到TensorFlow套用實戰》是清華大學出版社2020年出版的圖書，作者是葉虎。
基本介紹
- 書名：深度學習：從Python到TensorFlow套用實戰
- 作者：葉虎
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2020年
- ISBN：9787302545651
內容簡介,作品目錄,
內容簡介
《深度學習：從Python到TensorFlow套用實戰》全面介紹深度學習中的卷積神經網路結構、學習原理、代碼實現、 API調用等基本知識，重點介紹開發深度學習套用所需要的Python技術基礎以及TensorFlow深度學習庫，並詢您晚以文本分 類和語音識別為例說明TensorFlow的套用場景。 《深度學習：從Python到TensorFlow套用實戰》可供對TensorFlow比較熟悉並且對機邀狼禁器學習有所了解的開發人員、 科技工作者和研究人員參考，也可作為高等院校計算機、軟體工程等專業高年級本科生與研究生的教材。
作品目錄
第1章 深度學習快速入門 1
1.1 各種深度學習套用 1
1.2 準備開發環境 2
1.2.1 Linux基礎 2
1.2.2 Micro編輯器 5
1.2.3 采棗鞏Shell基礎 5
1.2.4 Linux下安裝Python 8
1.2.5 選擇Python版本 9
1.2.6 使用AWK 9
1.2.7 Windows下安裝Python 10
1.2.8 搭建PyDev集成開發環境 11
1.3 體驗TensorFlow文本分類 12
1.3.1 安裝TensorFlow 12
1.3.2 實府祖籃章現文本分類 14
1.4 本章小結 16
第2章 Python程式語言基礎 17
2.1 變數頁舉 17
2.2 注釋 17
2.3 簡單數據類型 18
2.3.1 數值 18
2.3.2 字元串 20
2.3.3 數組 22
2.4 字面值 22
2.5 控制流 23
2.5.1 if語句 23
2.5.2 循環 24
2.6 列表 25
2.7 元組 28
2.8 集合 30
2.9 字典 30
2.10 位數組 31
2.11 模組 32
2.12 函式 33
2.13 print函式 35
2.14 正則表達式 37
2.15 檔案操作 39
2.15.1 讀寫檔案 40
2.15.2 重命名檔案 41
2.15.3 遍歷檔案 41
2.16 使用pickle模組序列化對象 42
2.17 面向對象編程 42
2.18 命令行參數 44
2.19 資料庫 45
2.20 JSON格式 46
2.21 日促舉祝主志記錄 46
2.22 異常處理 48
2.23 通過PyJNIus使用Java 48
2.24 本章小結 49
第3章 語音識別中的深度學習 50
3.1 神經網路基礎 50
3.1.1 實現深度前饋網路 52
3.1.2 計算過程 61
3.2 卷積神經網路 67
3.3 語音嚷諒遷識別語料庫 73
3.3.1 TIMIT語料庫 73
3.3.2 LibriSpeech語料庫 74
3.3.3 中文語料庫 74
3.4 搭建深度學習框架開發環境 75
3.4.1 安裝Clang 75
3.4.2 構建配置 79
3.4.3 configure腳本 80
3.4.4 靜態代碼分析 82
3.4.5 LLDB調試 83
3.4.6 使用Cygwin模擬環境 86
3.4.7 使用CMake構建項目 86
3.4.8 使用Gradle構建項目 87
3.4.9 Jenkins實現持續集成 92
3.5 TensorFlow識別語音 92
3.5.1 使用Keras 92
3.5.2 安裝TensorFlow 94
3.5.3 安裝TensorFlow的Docker容器 96
3.5.4 使用TensorFlow 97
3.5.5 一維卷積 137
3.5.6 二維卷積 139
3.5.7 膨脹卷積 141
3.5.8 TensorFlow實現簡單的語音識別 142
3.5.9 NumPy提取語音識別特徵 144
3.5.10Numba 147
3.6 端到端深度學習 148
3.7 Dropout解決過度擬合問題 148
3.8 NumPy中的矩陣運算 151
3.9 說話者識別 152
3.10 聯邦學習 154
3.11 本章小結 160
第4章 C#開發深度學習套用 161
4.1 使用TensorFlow.NET 161
4.2 使用TensorFlowSharp 163
4.3 本章小結 164
第5章 Slurm並行訓練 165
5.1 格線計算引擎Slurm簡介 165
5.1.1 安裝Slurm 166
5.1.2 Slurm腳本編程 171
5.2 TensorFlow集群 172
5.3 本章小結 173
參考文獻 174
2.24 本章小結 49
第3章 語音識別中的深度學習 50
3.1 神經網路基礎 50
3.1.1 實現深度前饋網路 52
3.1.2 計算過程 61
3.2 卷積神經網路 67
3.3 語音識別語料庫 73
3.3.1 TIMIT語料庫 73
3.3.2 LibriSpeech語料庫 74
3.3.3 中文語料庫 74
3.4 搭建深度學習框架開發環境 75
3.4.1 安裝Clang 75
3.4.2 構建配置 79
3.4.3 configure腳本 80
3.4.4 靜態代碼分析 82
3.4.5 LLDB調試 83
3.4.6 使用Cygwin模擬環境 86
3.4.7 使用CMake構建項目 86
3.4.8 使用Gradle構建項目 87
3.4.9 Jenkins實現持續集成 92
3.5 TensorFlow識別語音 92
3.5.1 使用Keras 92
3.5.2 安裝TensorFlow 94
3.5.3 安裝TensorFlow的Docker容器 96
3.5.4 使用TensorFlow 97
3.5.5 一維卷積 137
3.5.6 二維卷積 139
3.5.7 膨脹卷積 141
3.5.8 TensorFlow實現簡單的語音識別 142
3.5.9 NumPy提取語音識別特徵 144
3.5.10Numba 147
3.6 端到端深度學習 148
3.7 Dropout解決過度擬合問題 148
3.8 NumPy中的矩陣運算 151
3.9 說話者識別 152
3.10 聯邦學習 154
3.11 本章小結 160
第4章 C#開發深度學習套用 161
4.1 使用TensorFlow.NET 161
4.2 使用TensorFlowSharp 163
4.3 本章小結 164
第5章 Slurm並行訓練 165
5.1 格線計算引擎Slurm簡介 165
5.1.1 安裝Slurm 166
5.1.2 Slurm腳本編程 171
5.2 TensorFlow集群 172
5.3 本章小結 173
參考文獻 174
