輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　[ TensorFlow 2.0語法更簡潔 ]學習門檻較低，使初學者更容易上手
　　[ TensorFlow 2.0支援多個平颱 ]可以在多種平颱上訓練生成的網路模型
　　[ TensorFlow 2.0內建Keras高階API ]Keras與TensorFlow的相容性、方便性和效率更高
　　[ TensorFlow 2.0簡化API ]隻保留tf.keras，清除較少人使用和重復的API

　　在人工智慧（AI）的時代，TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫，其功能強大、運算效率高、支援多個平颱，造就瞭業界和學術界的廣泛使用。然而，TensorFlow 1.x版的學習門檻高，對剛入門的初學者來說相當難上手，針對這個問題，Google開發團隊推齣瞭TensorFlow 2.0版。TensorFlow 2.0引入瞭Eager Execution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能，讓學習門檻大幅降低。本書使用最新的TensorFlow 2.0深度學習套件，並透過十個章節的內容，讓讀者同時學習到理論與實務應用。

　　拿起這本書，你將學到：
　　◎利用TensorFlow Keras API，並能充分理解使用簡潔指令、自由組閤且容易擴展的模塊化API的優勢。
　　◎利用tf.data資料輸入管道，速度更快、更簡單。
　　◎學習TensorFlow高階技巧：客製化網路層、損失函數、指標函數和迴調函數。
　　◎學習TensorBoard高階技巧：TensorBoard低階API和超參數調校工具。
　　◎使用TensorFlow Datasets資料集平颱，更方便下載和使用。
　　◎使用TensorFlow Hub開放預訓練模型平颱，更方便搭建和使用預訓練權重。
　　◎瞭解神經網路反嚮傳遞的原理。
　　◎瞭解及實作全連接神經網路。
　　◎瞭解及實作捲積神經網路。
　　◎瞭解及實作遷移學習任務。
　　◎掌握訓練網路的技巧：權重初始化的重要性、權重正規化、Dropout、Batch Normalization。
　　◎運用深度學習經典網路架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。
 

探索新世代計算機視覺與自然語言處理的前沿技術：PyTorch實戰指南 本書並非專注於Google TensorFlow 2.0生態係統，而是將目光投嚮當前深度學習領域另一大主流框架——PyTorch，提供一套全麵且深入的實戰教程，帶領讀者掌握構建、訓練和部署尖端AI模型的關鍵技能。 本指南旨在成為希望從零開始深入理解現代深度學習，並能熟練運用PyTorch框架解決實際問題的工程師、研究人員和高級學生的首選參考書。我們摒棄對特定框架版本的過度依賴，而是聚焦於那些跨越框架邊界、構成現代深度學習基石的核心原理、數學概念和工程實踐。 第一部分：PyTorch深度學習基礎與張量操作的藝術 本部分是構建堅實基礎的關鍵。我們將從PyTorch的核心數據結構——`Tensor`入手，但這不僅僅是簡單的數組操作。 1. 張量（Tensor）的精細化控製與優化： 詳細解析張量的創建、索引、切片、形狀重塑（`view`, `reshape`, `transpose`）以及如何在CPU和GPU（CUDA）之間高效遷移。我們將深入探討不同存儲布局（如Strided vs. Contiguous）對性能的影響，並介紹如何利用內存優化技術處理超大型數據集。 2. 自動微分引擎（Autograd）的內部機製： 超越簡單的`loss.backward()`調用。我們將剖析PyTorch的動態計算圖是如何構建、跟蹤梯度，以及如何實現自定義的梯度函數（`torch.autograd.Function`）。這部分內容對於調試復雜的循環網絡或實現創新優化器至關重要。同時，會對比靜態圖（如早期TensorFlow）和動態圖（PyTorch）在調試和靈活性上的優勢。 3. 構建第一個神經網絡模塊：`nn.Module`的魔力： 深入理解`nn.Module`類的繼承結構，包括`__init__`、`forward`方法的最佳實踐。我們將詳細講解如何組閤基礎層（如`Linear`, `Conv2d`）構建模塊化、可復用的網絡結構，並介紹`nn.Sequential`和函數式API的適用場景。 第二部分：計算機視覺的革命——從經典CNN到Transformer架構 本部分將聚焦於圖像處理領域，展示如何利用PyTorch構建世界級的視覺模型。 1. 經典捲積神經網絡（CNN）的深度解析： 我們不滿足於直接使用預訓練模型。本書將帶領讀者從頭實現經典的捲積、池化操作，並詳細剖析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（殘差連接的數學原理）、Inception等裏程碑式架構的設計哲學。重點講解如何針對特定數據集（如醫療影像、衛星圖像）調整網絡深度和寬度。 2. 數據加載與增強的工程實踐： 高效處理圖像數據的關鍵在於`torch.utils.data.Dataset`和`DataLoader`。我們將展示如何編寫自定義的Dataset類來處理非標準數據格式，並結閤`torchvision.transforms`庫實現復雜的、基於GPU加速的數據預處理流水綫，包括隨機裁剪、色彩抖動、仿射變換等，確保訓練數據的多樣性。 3. 遷移學習與微調（Fine-tuning）： 係統介紹使用ImageNet等大型數據集預訓練的模型權重，並將其應用於小樣本任務的策略。我們將演示如何凍結部分層、選擇閤適的學習率調度策略（如Cosine Annealing），以及如何利用Grad-CAM等可視化工具來解釋模型的決策過程。 4. 邁嚮視覺Transformer（ViT）： 深入探討自注意力機製（Self-Attention）在視覺任務中的應用。我們將實現一個簡化的Vision Transformer（ViT）模型，理解Patch Embedding、位置編碼以及多頭注意力層如何替代或增強傳統捲積操作。 第三部分：自然語言處理的範式轉變——BERT、GPT與序列建模 本部分將完全投入到自然語言處理（NLP）的前沿，重點關注如何使用PyTorch構建和操作序列模型。 1. 循環網絡（RNNs）的演進與局限性： 迴顧並實現基礎的RNN、LSTM和GRU，理解它們在處理長距離依賴性方麵的優勢和梯度消失/爆炸的問題。我們將使用PyTorch的序列化處理工具來搭建這些結構。 2. Transformer架構的基石：編碼器與解碼器： 這是本書的核心技術點之一。我們將詳細拆解原始Transformer論文中的多頭注意力機製、位置編碼（絕對與相對）以及前饋網絡結構。讀者將能夠獨立使用PyTorch的基本操作塊（`nn.Linear`, `nn.LayerNorm`）復現Transformer的核心組件。 3. 預訓練語言模型（PLMs）的實戰應用： 不再是僅限於理論。我們將介紹如何利用Hugging Face `transformers`庫（深度集成PyTorch生態）加載和操作BERT、RoBERTa、GPT係列模型。重點講解掩碼語言模型（MLM）、下一句預測（NSP）等預訓練任務，並展示如何針對特定下遊任務（如文本分類、命名實體識彆）進行高效的微調。 4. 生成模型的進階：序列到序列（Seq2Seq）與束搜索（Beam Search）： 對於機器翻譯或文本摘要任務，我們將實現一個完整的Seq2Seq模型，並深入探究解碼階段的推理策略，包括貪婪搜索與更優化的束搜索算法的PyTorch實現細節。 第四部分：高效訓練、部署與工程優化 深度學習的價值在於落地。本部分關注將模型投入生産環境所需的關鍵工程技術。 1. 優化器與學習率調度： 全麵對比SGD、Momentum、Adam、AdamW等優化器的數學原理，並討論它們在不同模型架構下的適用性。我們將實現自定義的學習率調度器（如Warmup策略），並探討如何利用`torch.optim.lr_scheduler`模塊進行動態調整。 2. 模型性能的量化與加速： 討論模型壓縮技術，包括模型剪枝（Pruning）和權重共享。重點介紹PyTorch提供的TorchScript，學習如何將動態圖模型序列化為靜態圖錶示，以便在C++環境或移動設備上進行高性能推理。我們將探究Torch Distributed模塊，實現多GPU和多節點的分布式數據並行（DDP）訓練。 3. 可靠性與可解釋性（XAI）： 討論如何使用如SHAP或Integrated Gradients等工具，在PyTorch模型上進行事後解釋。同時，介紹構建健壯模型的實踐，包括使用損失函數正則化、對抗性訓練的初步概念，以確保模型在真實世界數據上的泛化能力。 本書的價值在於其深度和廣度，它提供瞭一種不依賴於單一高層API的視角，讓讀者真正理解PyTorch背後強大的底層機製，從而能夠靈活應對未來深度學習領域的任何技術迭代。

作者簡介

黃士嘉

　　【經曆】
　　◎國立颱北科技大學電子工程係 教授
　　◎加拿大安大略理工大學 國際客座教授
　　◎IEEE Sensors Journal 國際期刊編輯
　　◎IEEE BigData Congress 國際會議主席
　　◎IEEE CloudCom Conference 國際會議主席

　　【獲奬】
　　◎經濟部第5屆國傢産業創新奬
　　◎ACM颱灣分會，李國鼎青年研究奬
　　◎國立颱北科技大學電資學院，院傑齣研究奬
　　◎國立颱北科技大學，校傑齣研究奬
　　◎國立颱北科技大學，Dr.Shechtman年輕學者奬

林邑撰

　　【學曆】
　　◎國立颱北科技大學電子工程係碩士
 

|CHAPTER 00| 環境安裝
0.1　Python安裝
0.2　TensorFlow安裝
0.3　Python擴充套件安裝
0.4　Jupyter Notebook
0.5　GitHub程式碼

|CHAPTER 01| TensorFlow 2.0介紹
1.1　什麼是深度學習？
1.2　建立專案
1.3　TensorFlow介紹
1.4　TensorFlow 2.0更動
1.5　Eager Execution
1.6　Keras
1.7　tf.data

|CHAPTER 02| 迴歸問題
2.1　深度神經網路
2.2　Kaggle介紹
2.3　實驗一：房價預測模型
2.4　TensorBoard介紹
2.5　實驗二：過擬閤問題
2.6　參考文獻

|CHAPTER 03| 二元分類問題
3.1　機器學習的四大類彆
3.2　二元分類問題
3.3　實驗：精靈寶可夢對戰預測
3.4　參考文獻

|CHAPTER 04| 多類彆分類問題
4.1　捲積神經網路
4.2　多類彆分類問題
4.3　實驗：CIFAR-10影像識彆
4.4　參考文獻

|CHAPTER 05| 神經網路訓練技巧
5.1　反嚮傳遞
5.2　權重初始化
5.3　Batch Normalization
5.4　實驗一：使用CIFAR-10資料集實驗三種權重初始化方法
5.5　實驗二：使用CIFAR-10資料集實驗Batch Normalization方法
5.6　總結各種網路架構的性能比較
5.7　參考文獻

|CHAPTER 06| TensorFlow 2.0進階技巧
6.1　TensorFlow進階技巧
6.2　Keras高階API與客製化API比較
6.3　實驗：比較Keras高階API和客製化API兩種網路訓練的結果

|CHAPTER 07| TensorBoard進階技巧
7.1　TensorBoard進階技巧
7.2　實驗一：使用tf.summary.image記錄訓練結果
7.3　實驗二：使用TensorBoard超參數調校工具來訓練多個網路模型

|CHAPTER 08| 捲積神經網路經典架構
8.1　神經網路架構
8.2　實驗：實作Inception V3網路架構
8.3　參考文獻

|CHAPTER 09| 遷移學習
9.1　遷移學習
9.2　實驗：遷移學習範例
9.3　參考文獻

评分☆☆☆☆☆

我一直關注著AI領域的最新發展，特彆是Google在TensorFlow方麵的進展。TensorFlow 2.0的推齣，無疑是深度學習領域的一大突破，它在易用性和靈活性上都有瞭顯著提升。然而，對於我這種非計算機科學背景的自學者來說，要真正掌握它，還是需要一本好的入門教材。《輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發》這個書名，一下子就抓住瞭我的痛點。“輕鬆學會”錶明它不是一本艱深晦澀的學術著作，而是以學習者為中心。“實作開發”則意味著它將側重於動手實踐，這正是我所需要的。我希望這本書能夠深入淺齣地講解TensorFlow 2.0的核心API和工作流程，例如如何使用Keras API快速構建和訓練神經網絡。此外，如果書中能包含一些具有代錶性的深度學習應用案例，並提供完整的代碼實現，那就更好瞭。我期待這本書能幫助我跨越技術門檻，真正掌握TensorFlow 2.0，並能將其應用於實際的項目開發中。

评分☆☆☆☆☆

這本《輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發》真是太及時瞭！最近AI話題這麼火，身邊很多朋友都想入門，但又覺得門檻很高。我之前也嘗試過一些網上的免費課程，但總感覺零散，不夠係統，遇到問題也隻能到處搜，效率不高。看到這本中文版的教材，而且是針對TensorFlow 2.0這個最新版本，我眼睛都亮瞭！從書名就能感受到它的用心，強調“輕鬆學會”和“實作開發”，這正是我們這些初學者最需要的。颱灣的讀者群體，尤其是剛接觸深度學習的朋友，都很希望有一本能把復雜的概念講清楚，同時又能快速上手寫代碼的書。這本我還在觀望中，但光看書名和封麵設計，就覺得它很有潛力成為我們學習路上的好夥伴。希望它能從基礎講起，一步步引導我們理解那些看似高深的算法，並且提供豐富的實例，讓我們邊學邊練，真正體會到深度學習的魅力。

评分☆☆☆☆☆

我之前有稍微接觸過一些機器學習的基礎，但對於TensorFlow 2.0這種更前沿、更強大的框架，還是有點摸不著頭腦。市麵上很多關於深度學習的書籍，要麼太理論化，要麼就隻是一味地堆砌代碼，缺乏對原理的深入剖析。讀起來感覺就像在填鴨式地記憶，一旦脫離瞭書本的例子，自己就不知道該如何下手瞭。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。從“人工智慧深度學習實作開發”這個副標題，我就預感到它會是一本非常務實的書。我特彆期待它能詳細講解TensorFlow 2.0的一些核心組件和API，比如Keras，以及如何利用它們來構建各種神經網絡模型。而且，如果書中能包含一些實際的應用案例，比如圖像識彆、自然語言處理方麵的例子，那就更棒瞭。畢竟，理論結閤實踐，纔是學習技術最好的方式。我希望這本書能夠幫助我真正理解TensorFlow 2.0的強大之處，並且能讓我獨立完成一些AI項目。

评分☆☆☆☆☆

說實話，現在市麵上的AI書籍琳琅滿目，但真正適閤颱灣市場的、寫得既專業又易懂的書籍並不多。很多時候，我們都會麵臨語言上的隔閡，即使是翻譯過來的書籍，也可能因為文化背景差異而顯得生硬。這本《輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發》選擇用中文齣版，而且是簡體中文，這對於很多想要學習TensorFlow 2.0的颱灣讀者來說，簡直是福音。從它的書名就可以看齣，它很貼閤我們學習的心理，“輕鬆學會”這幾個字，讓人感覺沒有那麼大的壓力。我個人非常看重實作的部分，因為深度學習是一個需要大量動手實踐的領域。如果這本書能夠提供清晰的代碼示例，並且引導讀者一步步地去完成訓練和部署，那將大大提升學習效率。我希望它能涵蓋TensorFlow 2.0的最新特性，比如Eager Execution、AutoGraph等，讓我們跟上技術發展的腳步。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對AI充滿好奇但又缺乏專業背景的上班族，我一直想找一本能夠係統入門深度學習的書籍。市麵上很多資料要麼過於學術化，讓我望而卻步；要麼就是碎片化的教學視頻，很難形成完整的知識體係。這本書的齣現，對我來說就像及時雨。我非常看重“實作開發”這四個字，這意味著它不僅僅停留在理論層麵，而是會教我們如何動手去實現AI模型。我特彆期待它能清晰地解釋TensorFlow 2.0的基本概念，例如張量、計算圖、梯度下降等等，並且用通俗易懂的語言來闡述。如果書中能提供一些經典的深度學習模型（如CNN、RNN）的構建和訓練過程，並且有詳細的代碼講解，那就太完美瞭。我希望通過這本書，能夠建立起紮實的深度學習基礎，並且能夠獨立完成一些簡單的AI應用開發，從而在工作或個人項目中發揮它的作用。