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《麵向機器智能的TensorFlow實踐》導讀
目錄
譯者序
前言
第一部分 開啟TensorFlow之旅
第1章 引言
1.1 無處不在的數據2
1.2 深度學習2
1.3 TensorFlow：一個現代的機器學習庫3
1.4 TensorFlow：技術概要3
1.5 何為TensorFlow4
1.5.1 解讀來自官網的單句描述4
1.5.2 單句描述未體現的內容6
1.6 何時使用TensorFlow7
1.7 TensorFlow的優勢8
1.8 使用TensorFlow所麵臨的挑戰9
1.9 高歌勐進9
第2章 安裝TensorFlow10
2.1 選擇安裝環境10
2.2 Jupyter Notebook與matplotlib12
2.3 創建Virtualenv環境12
2.4 TensorFlow的簡易安裝13
2.5 源碼構建及安裝實例：在64位Ubuntu Linux上安裝GPU版TensorFlow14
2.5.1 安裝依賴庫14
2.5.2 安裝Bazel15
2.5.3 安裝CUDA軟件（僅限NVIDIA GPU）16
2.5.4 從源碼構建和安裝TensorFlow18
2.6 安裝Jupyter Notebook20
2.7 安裝matplotlib20
2.8 測試TensorFlow、Jupyter Notebook及matplotlib21
2.9 本章小結23
第二部分 TensorFlow與機器學習基礎
第3章 TensorFlow基礎26
3.1 數據流圖簡介26
3.1.1 數據流圖基礎26
3.1.2 節點的依賴關係29
3.2 在TensorFlow中定義數據流圖33
3.2.1 構建第一個TensorFlow數據流圖33
3.2.2 張量思維39
3.2.3 張量的形狀43
3.2.4 TensorFlow的Operation44
3.2.5 TensorFlow的Graph對象46
3.2.6 TensorFlow Session48
3.2.7 利用占位節點添加輸入52
3.2.8 Variable對象53
3.3 通過名稱作用域組織數據流圖56
3.4 練習：綜合運用各種組件61
3.4.1 構建數據流圖63
3.4.2 運行數據流圖66
3.5 本章小結71
最後更新：2017-05-19 15:32:37