TENSORFLOW实战

Google 近日发布了 TensorFlow 1.0 候选版,这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自 TensorFlow 于 2015 年底正式开源,距今已有一年多,这期间 TensorFlow 不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架 TensorFlow Serving,可视化工具 TensorFlow,上层封装 TF.Learn,其他语言(Go、Java、Rust、Haskell)的绑定、Windows 的支持、JIT 编译器 XLA、动态计算图框架 Fold,以及数不胜数的经典模型在 TensorFlow 上的实现(Inception Net、SyntaxNet 等)。在这一年多时间,TensorFlow 已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准。
《TensorFlow 实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索 TensorFlow(基于 1.0 版本 API)。在《TensorFlow 实战》中我们讲述了 TensorFlow 的基础原理,TF 和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络:AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet,VGGNet,Inception Net,ResNet)、Word2Vec、RNN(LSTM,Bi-RNN)、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外,《TensorFlow 实战》还讲解了 TensorBoard、多 GPU 并行、分布式并行、TF.Learn 和其他 TF.Contrib 组件。《TensorFlow 实战》希望能帮读者快速入门 TensorFlow 和深度学习,在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。

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