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| 編輯推薦： |
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以培养人工智能编程思维和技能为核心，采用任务驱动的方式组织内容。学习深度学习，需要有深厚的数学基础，这对初学者来说有一定难度。本书从实践和应用出发，淡化理论，通过大量具体的例子来引导读者学习TensorFlow编程技巧。本书在附录有人工智能数学基础，方便初学者和高职院校的学生随时查阅所需数学公式。
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| 內容簡介： |
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随着人工智能技术的发展，深度学习成为*受关注的领域之一。在深度学习的诸多开发框架中， TensorFlow 是*受欢迎的开发框架。 本书以培养人工智能编程思维和技能为核心，以工作过程为导向，采用任务驱动的方式组织内容。全 书共分为8 个任务，任务1 介绍深度学习的发展历程、应用领域以及开发环境的搭建过程；任务2 介绍 TensorFlow 框架的基本原理、计算图、会话、张量等概念；任务3 和任务4 阐述全连接神经网络模型、神 经网络优化方法及反向传播算法；任务5 和任务6 讨论卷积神经网络、卷积、池化的原理；任务7 和任务8 演示网络模型可视化操作步骤及制作与解析数据集的方法。 本书既可作为大数据、人工智能等相关专业应用型人才的教学用书，也可以作为TensorFlow 初学者的 学习参考书。
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| 關於作者： |
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谷瑞，副教授、苏州工业园区服务外包职业学院大数据技术与应用专业主任，苏州大学高级访问学者，英伟达计算机视觉与自然语言处理认证讲师，以第一作者发表SCI、EI检索论文5篇、主持省十三五教育科学规划课题1项、参与企业横向项目20余项，具有丰富的项目实战经验。
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| 目錄：
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任务1 深度学习简介与开发环境搭建 1
1.1 深度学习的发展及应用 1
1.1.1 深度学习的发展历程 1
1.1.2 深度学习的应用领域 4
1.2 深度学习框架简介 7
1.2.1 TensorFlow 7
1.2.2 Caffe 8
1.2.3 PyTorch 8
1.2.4 MXNet 8
1.2.5 不同框架的对比 9
1.3 开发环境搭建 9
1.3.1 Windows 环境下的安装配置 9
1.3.2 Linux 环境下的安装配置 20
1.4 本章小结 25
1.5 本章习题 26
任务2 构建二维数据拟合模型 28
2.1 TensorFlow 运行机制 28
2.1.1 TensorFlow 系统架构 29
2.1.2 构建计算图 30
2.1.3 在会话中运行计算图 31
2.1.4 指定GPU 设备 34
2.2 TensorFlow 数据模型 35
2.2.1 张量及属性 35
2.2.2 类型转换 38
2.2.3 形状变换 39
2.3 变量的定义与使用 40
2.3.1 变量的定义与初始化 40
2.3.2 随机初始化变量 41
2.3.3 获取变量 42
2.3.4 共享变量 43
2.4 占位符与数据喂入机制 44
2.4.1 占位符定义 44
2.4.2 数据喂入 45
2.5 模型的保存与恢复 45
2.5.1 模型保存 45
2.5.2 模型恢复 47
2.6 构建二维数据拟合模型 48
2.6.1 准备数据 48
2.6.2 搭建模型 49
2.6.3 反向传播 49
2.6.4 迭代训练 50
2.6.5 使用模型 51
2.7 本章小结 51
2.8 本章习题 52
任务3 构建泰坦尼克号生还率模型 55
3.1 M-P 神经元拟合原理 55
3.1.1 M-P 神经元模型 55
3.1.2 训练神经元 58
3.2 激活函数实现神经元非线化 59
3.2.1 激活函数的作用 59
3.2.2 Sigmoid 激活函数 59
3.2.3 Tanh 激活函数 61
3.2.4 Relu 激活函数 62
3.3 BP 神经网络模型 63
3.3.1 BP 神经网络结构 64
3.3.2 神经网络向前传输推导 65
3.3.3 神经网络向前传输实践 67
3.3.4 构建BP 神经网络模型 68
3.4 损失函数调整误差 71
3.4.1 交叉熵损失函数 71
3.4.2 均方误差损失函数 72
3.5 梯度下降 72
3.5.1 梯度下降的作用及常用方法 72
3.5.2 梯度下降使模型最小偏差实践 74
3.6 模型优化 75
3.6.1 学习率控制参数更新速度 75
3.6.2 正则化减少过拟合现象 76
3.7 构建泰坦尼克号生还率模型 80
3.7.1 数据读取及预处理 80
3.7.2 搭建向前传输过程 82
3.7.3 迭代训练 82
3.8 本章小结 83
3.9 本章习题 83
任务4 构建手写字识别模型 86
4.1 MNIST 数据集 86
4.1.1 MNIST 数据集简介 86
4.1.2 下载MNIST 数据集 88
4.1.3 图像的矩阵表示 89
4.1.4 标签的独热表示 90
4.2 构建识别MNIST 模型 91
4.2.1 MNIST 手写字模型简介 91
4.2.2 定义模型节点参数 92
4.2.3 网络向前传输过程 93
4.2.4 网络参数优化 94
4.2.5 训练并保存模型 95
4.3 模型验证 96
4.3.1 验证集验证模型 96
4.3.2 识别自定义图片 97
4.4 本章小结 100
4.5 本章习题 100
任务5 LeNet-5 模型识别手写字 102
5.1 卷积神经网络结构特征 102
5.1.1 卷积神经网络简介 102
5.1.2 卷积物理含义 104
5.1.3 网络结构特征 106
5.2 卷积神经网络函数 108
5.2.1 卷积操作 108
5.2.2 池化操作 112
5.2.3 DropOut 机制 116
5.3 卷积高级操作 118
5.3.1 多通道卷积 118
5.3.2 多卷积核 120
5.3.3 反卷积 122
5.4 LeNet-5 识别手写字 124
5.4.1 LeNet-5 模型简介 124
5.4.2 构建向前传输模型 125
5.4.3 优化模型 128
5.4.4 训练保存模型 130
5.4.5 验证模型 131
5.5 本章小结 132
5.6 本章习题 133
任务6 打造CIFAR-10 图像识别模型 136
6.1 CIFAR-10 数据集简介 136
6.1.1 CIFAR-10 数据集简介 136
6.1.2 下载CIFAR-10 数据集 137
6.2 读取CIFAR-10 数据 138
6.2.1 读取并显示图片 138
6.2.2 将标签表示成独热 139
6.3 数据增强 140
6.3.1 图像几何变换 140
6.3.2 图像色彩调整 144
6.3.3 图像的标准化 146
6.3.4 图像标注 147
6.4 构建CIFAR-10 图像识别模型 149
6.4.1 数据批量读取 149
6.4.2 模型构建 150
6.4.3 训练并预测 154
6.5 ImageNet 图像识别模型 155
6.5.1 ImageNet 数据集简介 155
6.5.2 历代ImageNet 识别模型 156
6.6 本章小结 158
6.7 本章习题 158
任务7 可视化性别识别模型 160
7.1 在程序中使用TensorBoard 160
7.1.1 TensorBoard 基本介绍 160
7.1.2 TensorBoard 使用步骤 161
7.2 TensorBoard 可视化 163
7.2.1 标量与直方图可视化 163
7.2.2 卷积过程可视化 167
7.2.3 训练过程可视化 171
7.3 可视化性别识别模型 174
7.3.1 模型简介 174
7.3.2 读取数据集 175
7.3.3 训练模型 176
7.3.4 可视化模型 179
7.4 本章小结 180
7.5 本章习题 180
任务8 理解tf.data 数据处理框架 182
8.1 Dataset 的基本机制 182
8.1.1 Dataset 数据处理框架 182
8.1.2 创建Dataset 183
8.2 Iterator 迭代数据集 184
8.2.1 单次迭代器 184
8.2.2 可初始化迭代器 185
8.2.3 可重新初始化迭代器 186
8.2.4 可馈送迭代器 187
8.3 Dataset 数据批处理 188
8.3.1 直接批处理 188
8.3.2 预处理后批处理 189
8.4 Dataset 数据集构建与解析 190
8.4.1 数据集预处理 190
8.4.2 构建TFRecordDataset 数据集 191
8.4.3 从tf.train.Example 中解析数据 192
8.5 本章小结 193
8.6 本章习题 194
附录人工智能数学基础 196
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| 內容試閱：
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随着人工智能技术的发展，深度学习成为广受关注的领域。面向深度学习的开发框架不断涌现，但毫无疑问，TensorFlow 是其中最受欢迎的一款开源框架。
本书以培养读者的人工智能编程思维和技能为核心，以工作过程为导向，采用项目驱动的方式组织内容。具体来说，本书的编写思路和特色如下。
（1）在内容设计上，坚持由浅入深。
本书以PyCharm 和TensorFlow 1.10 为平台，介绍了深度学习的概念及其应用领域、TensorFlow 的语言基础、构建二维线性拟合模型、可视化模型、全连接网络构建手写字模型以及AlexNet 网络模型，最后讲到了模型的微调。由浅入深，层层递进，使读者一步步掌握深度学习的原理和技巧。
（2）在内容编排上，坚持以实践、应用为导向。
学习深度学习，需要有深厚的数理基础，这对初学者来说有一定的难度。本书从实践和应用出发，淡化理论，通过大量具体的例子来引导读者学习TensorFlow 编程技巧。
在实践内容的选择上，则尽可能从实用性和趣味性两方面进行考量，选择MNIST 图像识别的入门项目以及AlexNet 图像识别项目，使读者在实践中逐渐加深领悟，并最终掌握深
度学习的开发技巧。
（3）在具体知识点介绍上，尽量做到清晰而有深度。
编写过程中，尽量用简单的语言描述算法原理，做到条理清晰。
本书各章节的内容安排如下。
任务1：主要介绍人工智能的发展历程、人工智能与深度学习、人工智能与计算机视觉、人工智能与自然语言处理的关系以及TensorFlow 深度学习开发环境的搭建过程。
任务2：介绍深度学习的基本概念，使读者通过计算图、会话、数据喂入、模型的保存与恢复等理解深度学习模型。
任务3：阐述全连接神经网络模型架构、网络模型的优化方法、学习率、损失函数、向后传播等基本概念。
任务4：以MNIST 手写字模型为基础，介绍数据集的下载方法、标签转换为one-hot、图像转换为矩阵等展示；然后搭建全连接神经网络训练手写字模型；最后检验该模型的正确性。
任务5：讨论卷积神经网络模型。首先介绍传统的全连接神经网络模型的权限，以及卷积神经网络的网络结构；然后讲解卷积、池化以及特征提取、多通道、多卷积核卷积的概念；最后以LeNet-5 模型为基础，搭建手写字模型，提高网络训练的准确率。
任务6：以AlexNet 卷积神经网络模型为基础，构建物体识别模型。首先介绍CIFAR-10 数据集的特性、数据集的下载方法以及数据集图片和标签的展示；然后阐述如何通过数据增强的方式扩大数据集，从而增强模型的泛化性；最后通过构建网络模型，
识别不同种类的物体。
任务7：以TensorBoard 为基础，展示了神经网络的可视化方法。首先介绍Tensor-Board 可视化环境的搭建与配置过程；然后介绍标量、计算图、分布图等不同元素可视化的方法；最后通过可视化性别识别模型，使读者理解神经网络的训练过程。
任务8：阐述TensorFlow 最新的数据处理框架。首先介绍tf.data 数据处理框架的基本机制、迭代器的基本概念；然后讲解数据集的构建与解析过程；最后介绍数据批处理的基本机制。
本书由谷瑞、陈强、谭冠兰主笔编写。参与本书编写的人员还有罗颖、淡海英、盛雪丰、李露、王玉丽、徐迎春、茹新宇、胡海明、马千里等。
在本书的编写过程中，苏永新、谭传艺、文逸、沈杨怡等同学提供了大量帮助，为本书的编写搜集了大量案例。江苏千森信息科技有限公司提供了力所能及的帮助。正是有了他们专心细致的工作，才使得本书的内容更加丰富。在此，对他们表示深深的
感谢。
虽然在编写过程中，对书中所述内容已尽量核实、修正，并多次进行了文字校对，但因时间仓促，水平有限，书中的疏漏和错误之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
谷 瑞
2020 年4 月
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