實戰TensorFlow x Keras工作現場開發 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書是解說以TensorFlow打造深度學習模型的入門書籍，從建構環境開始，並且介紹深度學習、TensorFlow、Keras的基礎。接著，則挑戰以Keras建構實用的影像處理深度學習模型。一邊帶著大傢瞭解TensorFlow與Keras的功能，一邊帶著大傢學習可於職場應用的深度學習模型。

　　藉由本書，您將可以瞭解：
　　．如何建構開發環境
　　．TensorFlow的深度學習概念
　　．函式庫的使用方法
　　．簡單的分類問題
　　．Keras的使用方法
　　．如何使用CAE消除雜訊
　　．如何建立讓黑白照片轉換成彩色照片的模型
　　．如何建立超高解析度成像
　　．如何透過機器學習轉換畫風
　　．如何建置BEGAN自動生成影像
 

深入剖析現代數據科學的基石：麵嚮工業應用的機器學習實踐指南 本書旨在為數據科學傢、機器學習工程師以及希望將理論知識轉化為實際生産力的技術專業人士，提供一套全麵、深入且高度實用的機器學習項目實施路綫圖。 我們將超越純粹的理論探討，聚焦於真實世界中復雜問題的解決、高效的模型部署以及係統級彆的性能優化。 本書的結構圍繞機器學習生命周期的關鍵階段精心設計，力求在每個環節都提供可操作的洞察和前沿的技術棧指導。內容覆蓋從數據準備的精細化處理，到復雜模型架構的定製與訓練，再到最終投入生産環境的完整流程。 第一部分：數據驅動的決策與準備 一個穩健的機器學習係統始於高質量的數據。本部分將深度探討數據工程在現代AI項目中的核心地位，並提供處理大規模、非結構化數據的策略。 1. 數據采集、清洗與特徵工程的工業化流程： 我們將詳細解析如何設計可擴展的數據采集管道，特彆關注實時流數據和批處理數據的同步策略。在數據清洗環節，重點不在於基礎的缺失值填充，而是針對特定領域（如時間序列的異常檢測、自然語言的噪聲過濾）的高級去噪技術。特徵工程部分將深入探討領域知識嵌入（Domain Knowledge Embedding），如何通過統計學方法和領域專傢知識構建具有高區分度的特徵集。討論特徵存儲（Feature Store） 的架構設計，確保特徵在訓練和推理階段的一緻性與復用性。 2. 大規模數據處理框架與性能調優： 針對TB級以上的數據集，本書將對比和實踐主流的分布式計算框架（如Spark、Dask）。重點講解如何優化數據加載速度、並行化數據轉換任務，以及如何利用內存優化技術（如高效的數據類型選擇和數據布局優化）來壓縮內存占用並加速I/O操作。內容將包括如何有效配置集群資源以應對計算瓶頸。 第二部分：前沿模型架構與定製化訓練 本部分是本書的核心，專注於構建適應特定業務需求的復雜模型。我們強調的不是簡單地調用現成的API，而是理解並重構模型內部機製以應對特定挑戰。 3. 深度神經網絡的底層機製與定製構建： 我們將深入探討Transformer、圖神經網絡（GNN）等前沿模型的內部構造。對於深度學習框架的底層操作，我們將解析計算圖的構建、自動微分的實現原理（如反嚮傳播的優化路徑選擇）。在定製化方麵，本書將指導讀者如何從零開始實現自定義的損失函數、正則化項以及新型的激活函數，以更好地適配非標準數據集的特性。 4. 遷移學習、模型微調與領域適應性： 在資源受限或數據稀疏的場景下，遷移學習是關鍵。本書將詳細闡述如何選擇閤適的預訓練模型、設計有效的適配層（Adapter Layers），以及采用參數高效微調（PEFT）技術，如LoRA、Prefix-Tuning，以最小的計算開銷實現高性能的模型改進。我們將探討領域漂移（Domain Drift）的檢測與應對策略。 5. 強化學習在復雜決策係統中的應用： 針對需要序列決策和實時反饋的場景（如資源調度、復雜控製），本書將引入先進的強化學習算法（如PPO、SAC）。實踐環節將側重於環境建模、奬勵函數的精心設計，以及如何利用離綫RL技術安全地從曆史數據中學習策略。 第三部分：模型驗證、可解釋性與魯棒性 一個投入生産的模型不僅要準確，還必須可靠、可信且公平。本部分關注模型評估的高級指標和保障機製。 6. 超越準確率的評估指標體係與A/B測試設計： 我們將引導讀者構建全麵的業務導嚮型評估框架，結閤統計顯著性檢驗，來衡量模型對實際業務目標的影響。內容包括如何設計科學的離綫與在綫A/B測試，處理多版本模型並行測試的復雜性，以及如何利用多armed bandit策略進行動態流量分配。 7. 模型可解釋性（XAI）的工具箱與深度洞察： 本書將深入講解各種XAI技術，包括基於梯度的敏感度分析（Grad-CAM, Integrated Gradients）和模型無關的局部解釋方法（如SHAP、LIME）。我們強調的是，解釋性不僅用於調試，更是用於發現模型盲點、建立用戶信任和滿足監管要求的重要手段。 8. 模型魯棒性、對抗性攻擊與防禦機製： 在對抗性威脅日益增加的環境中，模型的穩定性至關重要。我們將實踐如何生成和檢測對抗樣本，並介紹包括對抗訓練、隨機化平滑（Randomized Smoothing）在內的防禦策略，以提升模型抵禦惡意輸入的能力。 第四部分：工程化、部署與 MLOps 實踐 真正的價值體現在模型能夠穩定、高效地服務於最終用戶。本部分聚焦於將模型從研究環境推嚮生産環境的工程實踐。 9. 模型優化與推理加速技術： 我們將探討多種模型壓縮和加速技術，包括量化（Quantization）（如後訓練量化、量化感知訓練）、模型剪枝（Pruning） 和知識蒸餾（Knowledge Distillation）。重點介紹如何利用硬件加速器（如GPU、TPU、專用AI芯片）的特性，通過模型編譯工具（如ONNX Runtime, OpenVINO）實現低延遲、高吞吐量的在綫推理服務。 10. 端到端 MLOps 流水綫的設計與實現： 本書將詳細剖析一個健壯的 MLOps 平颱應具備的組件，包括：自動化CI/CD流程、數據和模型版本控製（如使用DVC/Artifact Registry）、模型注冊中心管理，以及持續監控的策略。我們將探討如何實現模型漂移的自動檢測與再訓練觸發機製，確保生産環境中的模型性能不會隨著時間推移而衰減。 11. 生産級服務架構與彈性伸縮： 討論如何使用容器化技術（Docker, Kubernetes）來打包和部署模型服務。重點在於設計高可用、可伸縮的微服務架構，實現請求負載均衡、故障轉移，並講解服務網格（Service Mesh）在模型服務管理中的潛在應用。 --- 本書的獨特性在於其“工作現場開發”的視角。 每一章節的理論講解後，都緊跟著包含關鍵生産環境代碼示例、性能基準測試和常見工程陷阱規避的深度實踐案例。讀者將學會的不僅是如何訓練一個模型，而是如何構建一個能夠持續交付商業價值的、可維護的機器學習係統。本書適閤已經掌握瞭基礎機器學習理論，並渴望在實際工業項目中扮演核心角色的技術人員。

作者簡介

太田滿久

　　1983年生於東京，長於名古屋。於京都大學基礎物理學研究所研究基本粒子理論，2010年取得博士學位。同年以社會新鮮人之姿進入以資料分析為專業的BrainPad公司。進入公司之後，以自身的數學背景負責自然語言處理引擎與推薦演算法的開發，目前負責調查與驗證最新的技術，也是TensorFlow User Group Tokyo創始成員、Google Developer Expert（Machine Learning）、日本深度學習協會考試委員。曾經擔任《Data Science at the Command Line》日文版（日本歐萊禮）的審校，著有《TensorFlow 活用ガイド》（閤著、技術評論社）。

須藤廣大

　　1991年生於神奈川縣。於全世界漂泊一年之後，進入奈良先端科學技術大學研究所專修自然語言處理學，取得資訊工程碩士。
　　畢業後，立刻進入BrainPad服務，以機械學習工程師的身份從事深度學習的分析與開發。

黑澤匠雅

　　2017年以社會新鮮人的身份進入以資料分析為專業的BrainPad服務。
　　2018年，於東京理科大學研究所取得博士學位。

小田大輔

　　1980年生於福岡縣。自九州藝術工科大學音響設計學科畢業後，進入遊戲製作公司從事樂麯、內容製作、遊戲程式設計與相關業務，再進入BrainPad公司服務。參與行銷、資料諮詢這類分析專案之後，目前負責調查行銷與資料諮詢於AI相關技術專案的應用。

Part 1 基本篇
Chapter 1 機械學習函式庫 TensorFlow 與 Keras
Chapter 2 建構開發環境
Chapter 3 透過簡單的範例學習 TensorFlow
Chapter 4 神經網路與 Keras
Chapter 5 利用 Keras 建構 CNN
Chapter 6 應用預訓練模型
Chapter 7 常用的 Keras 功能

Part 2 應用篇
Chapter 8 使用 CAE 消除雜訊
Chapter 9 自動上色
Chapter 10 超高解析度成像
Chapter 11 轉換畫風
Chapter 12 影像生成

 

序

　　本書的目的是帶領大傢「體驗」利用深度學習執行的影像處理。近年來，深度學習一時之間蔚為風潮，市麵上已有不少將理論的部分說得非常清楚的書籍，要應用深度學習，無可避免地也需要建立紮實的理論基礎。

　　不過盡早掌握「原來深度學習還能做到這種事」、「深度學習隻有這點程度嗎？」、「深度學習需要這麼多資料嗎？」、「參數的調整居然這麼費工」的感覺，應該也很重要不是嗎？

　　像工程師一般先接觸看看，執行並自訂相關的功能之後，再開始學習基礎理論，應該也是不錯的學習方式。

　　本書大緻上分成兩大部分。

　　第一部分說明深度學習TensorFlow、Keras 的基礎，第二部分則說明如何撰寫影像處理應用的Keras 模型。第一部分僅限於在第二部分帶領大傢「體驗」深度學習的知識，而非無所不包的解說。

　　第二部分介紹的是「消除雜訊」、「自動上色」、「超高解析度成像」、「轉換畫風」、「産生影像」等內容，所有的內容都與讓Autoencoder 構造發展的模型有關，所以不管是哪種模型，神經網路的構造都很相似。一個構造能支援多種任務，是深度學習的有趣之處，希望大傢也能體會「不同的創意能開發齣不同功能」的這種感覺。

　　此外，本書所有的範例檔與資料都是Jupyter Notebook 格式，可從齣版社網站下載。請大傢務必執行看看，親自體驗深度學習的奧祕。

评分☆☆☆☆☆

**評價三** 這本《實戰TensorFlow x Keras工作現場開發》的齣現，簡直是為我們這些渴望在AI浪潮中乘風破浪的開發者們注入瞭一劑強心針！我之前嘗試過一些其他框架的學習，但總感覺學到的知識點零零散散，難以融會貫通。這本書的結構設計得非常齣色，它從一個整體的視角齣發，層層遞進地展現瞭TensorFlow和Keras的強大功能和應用場景。我特彆欣賞書中對各種經典模型，比如CNN、RNN、LSTM等，在不同應用場景下的實現細節的講解，並且給齣瞭非常詳盡的代碼實現。這使得我能夠深入理解這些模型的內部工作原理，而不僅僅是停留在API的調用層麵。更重要的是，書中強調瞭“工作現場”開發的概念，這意味著它不僅僅關注模型的構建，更關注如何在實際的開發流程中有效地運用這些技術。它教會瞭我如何進行模型的版本控製、如何進行分布式訓練、如何優化模型的推理速度等等，這些都是在實際項目中不可或缺的技能。讀完這本書，我感覺自己對深度學習的理解上升到瞭一個新的高度，也更加有信心去 tackling 更加復雜的AI項目瞭。

评分☆☆☆☆☆

**評價五** 我一直對人工智能領域的前沿技術抱有濃厚的興趣，尤其是深度學習的實際應用。在選擇學習資源時，我非常看重書籍的實用性和前瞻性。《實戰TensorFlow x Keras工作現場開發》這本書恰恰滿足瞭我的這些需求。它深入淺齣地介紹瞭TensorFlow和Keras這兩個主流的深度學習框架，並且將重心放在瞭“工作現場開發”這個核心概念上。這意味著它不僅講解瞭模型本身，更關注如何在真實的開發環境中，從數據的準備到模型的部署，再到後期的維護和迭代，都能有一個清晰的流程和方法。書中關於模型部署的部分，提供瞭多種不同的方案和策略，這對於我這樣的開發者來說非常有價值，因為在實際工作中，我們不僅僅是構建模型，更需要將其有效地推嚮生産環境。我特彆喜歡書中關於如何進行模型壓縮和加速的章節，這對於在資源有限的環境下部署模型至關重要。這本書讓我看到瞭深度學習技術從理論走嚮實踐的完整圖景，也讓我對未來的AI開發有瞭更清晰的認知和更堅定的信心。

评分☆☆☆☆☆

**評價一** 哇，這本《實戰TensorFlow x Keras工作現場開發》真是太棒瞭！我最近剛入手，迫不及待地開始翻閱，沒想到立刻就被深深吸引住瞭。我本身就是一名AI領域的小白，對深度學習的知識點感覺既好奇又有點畏懼，總覺得那些復雜的數學公式和代碼晦澀難懂。但這本書完全打破瞭我的刻闆印象！它用一種非常親切、循序漸進的方式，把TensorFlow和Keras這些強大的工具變得觸手可及。從最基礎的概念講起，一點一點地引導我們搭建模型，再到實際的項目應用，每一個步驟都清晰明瞭，感覺就像跟著一位經驗豐富的老師在手把手教學一樣。尤其令我印象深刻的是，書中舉例的項目都非常貼近實際工作中的場景，讓我能真切地感受到這些技術是如何在真實世界中發揮作用的。比如，書中關於圖像識彆的部分，我跟著操作，很快就成功訓練瞭一個能夠辨識不同花卉的模型，那種成就感簡直無法言喻！感覺這不僅僅是一本書，更像是一張通往AI實戰的導航圖，讓我不再迷失方嚮。對於想在AI領域一展身手的初學者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

**評價四** 對於想要快速上手TensorFlow和Keras，並且能夠勝任實際項目開發的朋友來說，《實戰TensorFlow x Keras工作現場開發》絕對是一本值得你花費時間和精力去深入研讀的書。它的語言風格非常接地氣，沒有太多冗餘的學術術語，而是用清晰易懂的語言，配閤大量的圖示和代碼示例，將復雜的概念解釋得明明白白。我個人在閱讀過程中，經常會有“原來是這樣！”的恍然大悟之感。書中對於案例的選擇也很有代錶性，涵蓋瞭計算機視覺、自然語言處理等多個熱門領域，並且每個案例都力求做到貼近實際應用，比如新聞文本分類、商品推薦係統等等。這些案例的實現過程，不僅能夠讓我們掌握相關的技術，更能讓我們體會到不同任務在數據處理、模型選擇和評估指標上的差異。此外，書中還穿插瞭一些關於如何進行錯誤排查、如何優化模型性能的小技巧，這些細節對於新手來說尤其寶貴。總的來說，這本書提供瞭一個非常完整的學習路徑，從零基礎到能夠獨立開發，都能夠得到充分的指導和幫助。

评分☆☆☆☆☆

**評價二** 作為一名在互聯網公司工作的軟件工程師，一直以來對深度學習這個領域都保持著高度的關注。市麵上關於TensorFlow和Keras的書籍不少，但很多都過於偏嚮理論，或者內容零散，很難形成完整的知識體係。直到我看到瞭《實戰TensorFlow x Keras工作現場開發》，纔算是真正找到瞭心儀的學習資料。這本書最大的亮點在於它的“實戰”二字，它並非紙上談兵，而是真正地從工程開發的實際需求齣發，將理論知識與項目實踐緊密結閤。書中詳細講解瞭如何搭建、訓練、評估和部署TensorFlow/Keras模型，並且涵蓋瞭數據預處理、模型優化、性能調優等一係列實際開發中會遇到的關鍵環節。我尤其喜歡書中對於模型部署的章節，這部分內容在很多教材中都被忽略瞭，但在實際工作中卻是至關重要的一環。通過書中提供的代碼示例和詳細的步驟說明，我能夠一步步地將自己訓練好的模型集成到現有的應用中，這種直接將學習成果轉化為實際價值的體驗，讓我對這本書的評價非常高。它不僅僅教會瞭我“怎麼做”，更讓我明白瞭“為什麼這麼做”，這對於提升工程能力非常有幫助。