TensorFlow機器學習(2021年人民郵電出版社出版的圖書)

《TensorFlow機器學習》是2021年人民郵電出版社出版的圖書，作者是全華，沙姆斯·烏爾·阿齊姆，西福·艾哈邁德，本書將帶領讀者了解TensorFlow的基本安裝過程，並探索其強大功能，還將了解亞馬遜Web服務（AWS），並創建一個深度神經網路來解決視頻動作識別問題。

基本介紹

• 書名：TensorFlow機器學習
• 作者：全華、沙姆斯·烏爾·阿齊姆、西福·艾哈邁德
• 譯者：李晗
• 出版社：人民郵電出版社
• ISBN：9787115531254 

內容簡介

TensorFlow是Google所主導的機器學習框架，也是機器學習領域研究和套用的熱門對象。

本書主要介紹如何通過TensorFlow來構建真實世界的機器學習系統，旨在讓讀者學以致用，能儘快地上手項目。本書的特色是通過實例來向讀者介紹TensorFlow的經典知識。本書共有12章，包含手寫識別器、貓狗分類器、翻譯器、文本含義查找、金融中的機器學習、醫療套用等多個實例，完整地向讀者展示了實現機器學習套用的全流程。

本書適合想要學習、了解TensorFlow和機器學習的讀者閱讀。如果讀者知道基本的機器學習概念，並對Python語言有一定的了解，那么能夠更加輕鬆地閱讀本書。

圖書目錄

目錄

第 1章　初識TensorFlow 1

1．1　當前套用 2

1．2　安裝TensorFlow 2

1．2．1　Ubuntu安裝 2

1．2．2　macOS安裝 4

1．2．3　Windows安裝 5

1．2．4　創建虛擬機 8

1．2．5　測試安裝 13

1．3　總結 14

第 2章　你的第 一個分類器 15

2．1　關鍵部分 15

2．2　獲取訓練數據 16

2．3　下載訓練數據 16

2．4　理解分類 17

2．5　其他設定 19

2．6　邏輯停止點 23

2．7　機器學習公文包 23

2．8　訓練日 27

2．9　保存模型以供持續使用 30

2．10　為什麼隱藏測試集 31

2．11　使用分類器 31

2．12　深入研究網路 32

2．13　所學技能 32

2．14　總結 33

第3章　TensorFlow工具箱 34

3．1　快速預覽TensorBoard 35

3．2　安裝TensorBoard 37

3．2．1　嵌入鉤子（hook）到代碼中 38

3．2．2　AlexNet 42

3．3　自動化運行 44

3．4　總結 45

第4章　貓和狗 46

4．1　回顧notMNIST 46

4．1．1　程式配置 47

4．1．2　理解卷積神經網路 48

4．1．3　回顧配置 52

4．1．4　構造卷積神經網路 52

4．1．5　實現 56

4．2　訓練日 57

4．3　真實的貓和狗 59

4．4　保存模型以供持續使用 63

4．5　使用分類器 64

4．6　所學技能 65

4．7　總結 65

第5章　序列到序列模型—— 你講法語嗎 66

5．1　快速預覽 66

5．2　大量信息 68

5．3　訓練日 73

5．4　總結 81

第6章　探索文本含義 82

6．1　額外設定 83

6．2　所學技能 96

6．3　總結 97

第7章　利用機器學習賺錢 98

7．1　輸入和方法 98

7．2　處理問題 101

7．2．1　下載和修改數據 102

7．2．2　查看數據 103

7．2．3　提取特徵 105

7．2．4　準備訓練和測試 106

7．2．5　構建網路 106

7．2．6　訓練 107

7．2．7　測試 108

7．3　更進一步 108

7．4　個人的實際考慮 108

7．5　所學技能 109

7．6　總結 110

第8章　醫療套用 111

8．1　挑戰 112

8．2　數據 114

8．3　管道 114

8．3．1　理解管道 115

8．3．2　準備數據集 116

8．3．3　解釋數據準備 118

8．3．4　訓練流程 129

8．3．5　驗證流程 129

8．3．6　利用TensorBoard可視化訓練過程 130

8．4　更進一步 133

8．4．1　其他醫療數據挑戰 133

8．4．2　ISBI大挑戰 133

8．4．3　讀取醫療數據 134

8．5　所學技能 138

8．6　總結 139

第9章　生產系統自動化 140

9．1　系統概述 140

9．2　創建項目 141

9．3　載入預訓練模型以加速訓練 142

9．4　為數據集訓練模型 148

9．4．1　Oxford-IIIT寵物數據集介紹 149

9．4．2　為訓練和測試創建輸入管道 154

9．4．3　定義模型 158

9．4．4　定義訓練操作 158

9．4．5　執行訓練過程 160

9．4．6　導出模型以用於生產 163

9．5　在生產中利用模型提供服務 165

9．5．1　設定TensorFlow Serving 166

9．5．2　運行和測試模型 167

9．5．3　設計Web伺服器 169

9．6　在生產中自動化微調 170

9．6．1　載入用戶標記的數據 170

9．6．2　對模型進行微調 173

9．6．3　創建每天運行的cronjob 179

9．7　總結 179

第 10章　系統上線 180

10．1　快速瀏覽亞馬遜Web服務 180

10．1．1　P2實例 181

10．1．2　G2實例 181

10．1．3　F1實例 181

10．1．4　定價 182

10．2　應用程式概述 183

10．2．1　數據集 183

10．2．2　準備數據集和輸入管道 184

10．2．3　神經網路架構 192

10．2．4　單GPU訓練流程 197

10．2．5　多GPU訓練流程 202

10．3　Mechanical Turk概覽 209

10．4　總結 210

第 11章　更進一步—— 21個課題 211

11．1　數據集和挑戰賽 211

11．1．1　課題1：ImageNet數據集 211

11．1．2　課題2：COCO數據集 212

11．1．3　課題3：Open Images數據集 212

11．1．4　課題4：YouTube-8M數據集 212

11．1．5　課題5：AudioSet數據集 212

11．1．6　課題6：LSUN挑戰賽 213

11．1．7　課題7：MegaFace數據集 213

11．1．8　課題8：Data Science Bowl 2017挑戰賽 213

11．1．9　課題9：星際爭霸遊戲數據集 213

11．2　TensorFlow項目 214

11．2．1　課題10：人體姿態估計 214

11．2．2　課題11：對象檢測——YOLO 214

11．2．3　課題12：對象檢測——Faster RCNN 214

11．2．4　課題13：人體檢測——Tensorbox 214

11．2．5　課題14：Magenta 215

11．2．6　課題15：WaveNet 215

11．2．7　課題16：Deep Speech 215

11．3　有趣的項目 215

11．3．1　課題17：互動式深度著色—— iDeepColor 215

11．3．2　課題18：Tiny人臉檢測器 215

11．3．3　課題19：人體搜尋 216

11．3．4　課題20：人臉識別——MobileID 216

11．3．5　課題21：問題回答——DrQA 216

11．4　Caffe轉TensorFlow 216

11．5　TensorFlow-Slim 222

11．6　總結 222

第 12章　高級安裝 223

12．1　安裝 223

12．1．1　安裝Nvidia驅動程式 224

12．1．2　安裝CUDA工具箱 226

12．1．3　安裝cuDNN 229

12．1．4　安裝TensorFlow 230

12．1．5　驗證支持GPU的TensorFlow 231

12．2　利用Anaconda管理TensorFlow 231

12．3　總結 234

作者簡介

全華是BodiData（一個身體測量數據平台）的一位計算機視覺和機器學習工程師，專注於為某種手持技術開發計算機視覺和機器學習套用。

沙姆斯?烏爾?阿齊姆畢業於巴基斯坦國立科技大學電氣工程專業。他目前從事醫療相關的項目。

西福?艾哈邁德是一位經驗豐富的量化分析師，同時也是一位擁有15年行業經驗的數據科學家。