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深度學習
OReilly: TensorFlow速查手冊 版權信息
- ISBN：9787519869717
- 條形碼：9787519869717 ; 978-7-5198-6971-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
OReilly: TensorFlow速查手冊 本書特色
這是一本使用Python實現TensorFlow設計模式的簡明參考書，可以幫助你對各種不同用例做出明智的決策。本書作者并不是只強調TensorFlow本身，而是全面地介紹了數據科學和機器學習領域中的常見主題和任務。 什么時候使用NumPy或流式數據集提供訓練數據？為什么？訓練過程中你要如何建立數據轉換和工作流？如何使用遷移學習充分利用一個預訓練的模型？如何完成超參數調優？選擇這本書，它會大大減少你為TensorFlow用例搜尋選擇方案花費的時間。
OReilly: TensorFlow速查手冊 內容簡介
本書的主要內容有：理解TensorFlow模型模式和ML工作流中的很好實踐。使用代碼段作為構建TensorFlow模型和工作流的模板。通過集成TensorFlow Hub中的預建模型節省開發時間。使用加速器集群（如GPU或TPU）充分利用分布式訓練。對數據攝取、訓練模型、模型保存和推理做出明智的設計選擇。
OReilly: TensorFlow速查手冊 目錄
前言
第1章 TensorFlow2簡介
1．1 TensorFlow2的改進
1．1．1 KeraSAPI
1．1．2 TensorFlow中的可重用模型
1．2 簡化常用操作
1．2．1 開源數據
1．2．2 使用分布式數據集
1．2．3 數據流式處理
1．2．4 數據工程
1．2．5 遷移學習
1．2．6 模型風格
1．2．7 監視訓練過程
1．2．8 分布式訓練
1．2．9 提供TensorFlow模型服務
1．2．10 改善訓練體驗
1．3 總結
第2章 數據存儲和攝取
2．1 使用Python生成器流式處理數據
2．2 使用生成器流式處理文件內容
2．3 JSON數據結構
2．4 建立文件名模式
2．5 將一個CSV文件劃分為多個CSV文件
2．6 使用tf．io創建文件模式對象
2．7 創建流式數據集對象
2．8 流式處理CSV數據集
2．9 組織圖像數據
2．10 使用TensorFlow圖像生成器
2．11 流式處理交叉驗證圖像
2．12 查看調整大小后的圖像
2．13 總結
……
第3章 數據預處理
第4章 可重用模型元素
第5章 流式攝取數據管道
第6章 模型創建風格
第7章 監視訓練過程
第8章 分布式訓練
第9章 提供TensorFlow模型服務
第10章 改善建模體驗：公平性評估和超參數調優
展開全部
OReilly: TensorFlow速查手冊 作者簡介
KC Tung 是微軟的云解決方案架構師，擅長在企業云架構中設計和交付機器學習和AI 解決方案。他幫助企業客戶使用用例驅動的架構，在云中完成 AI/ML 模型開發和部署，以及選擇最Z適合其需求的技術和集成方案。他是微軟認證的人工智能工程師和數據工程師，擁有得克薩斯大學西南醫學院的分子生物物理學博士學位。
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