(赞助5本)谷歌官方推荐的 TensorFlow 2 “豹书”来了!
TensorFlow 作為谷歌主導的開源深度學習框架,以其強大的性能和完善的生態支持,在開發者社群和工程實踐中廣為流行。無數AI大廠、創業公司和個人開發者們都在使用 TensorFlow 開發和部署深度學習模型,TensorFlow 甚至成為人工智能的代名詞。
CSDN發布的《2019-2020中國開發者調查報告》顯示,TensorFlow 是目前 AI 工程師首選的深度學習框架。
然而,一片陰云始終縈繞在AI初學者的腦際,那就是——
TensorFlow 怎么這么難?
確實,相對于一些其他的深度學習框架,TensorFlow 往往給人留下“入門門檻高”的刻板印象。在舊版本的 TensorFlow 開發中,你不僅需要了解人工智能的相關知識,還要接受“計算圖”“會話”“占位符”等各種新概念的考驗,使得 TensorFlow 的學習曲線變得相當陡峭。除此以外,各種復雜瑣碎的 API 也讓人頭痛,說 TensorFlow 是人工智能開發中的 C++ 也不為過。
谷歌的工程師們顯然也注意到了這一問題。于是,在將近兩年的迭代開發后,全新的 TensorFlow 2 在去年10月橫空出世。TensorFlow 2 不僅使用與 PyTorch 類似的“即時執行模式”建立模型,還更為深入地整合了易用的深度學習高層框架 Keras。二者的強強聯合使得 TensorFlow 2 的使用變得簡明而優雅,學習門檻大為降低。
與此同時, TensorFlow 進一步強化了其在性能和生態上的巨大優勢。無論是日益豐富的預訓練模型庫 TensorFlow Hub、谷歌的模型訓練專用硬件 TPU,還是前沿的量子機器學習庫 TensorFlow Quantum,開發者們幾乎可以在 TensorFlow 開源生態內進行一切 AI 相關的研究、開發和部署工作。
對于初學者來講,當你想學一個深度學習框架,我們究竟想要學到什么?
如果你是學生和研究者,你的預期是?
可能已經“啃”完了吳恩達(Andrew Ng)的機器學習公開課或者斯坦福大學的 UFIDL Tutorial,或是正在學習深度學習課程。你也可能已經了解了鏈式求導法則、梯度下降法和損失函數的概念,并且對卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)和強化學習的理論也有了大致的認識。然而,你依然不知道這些模型如何在計算機中具體實現。
這時,你希望能有一個程序庫,幫助你把書本上的公式和算法運用于實踐,并建立模型,進行訓練。
如果你是開發者和工程師,你的關注點是?
如果你是一位在 IT 行業沉淀多年的開發者或者工程師,也許已經遺忘了部分大學期間學到的數學知識(“多元函數……求偏微分?那是什么東西?”)。然而,你可能希望在產品中加入一些與人工智能相關的功能,抑或需要將已有的深度學習模型部署到各種場景中(模型的調用與部署)比如,
如何導出訓練好的模型?
如何在本機使用已有的預訓練模型?
如何在服務器、移動端、嵌入式設備甚至網頁上高效運行模型?
......
所以,想要充分了解深度學習框架TensorFlow,不僅需要了解框架的特性和生態,更需要結合自己實際需求來進行針對性的訓練和學習。推薦大家閱讀這本分為基礎篇、部署篇、大規模訓練篇、擴展篇、高級篇,被谷歌開發者社區官方推薦的“豹書”,針對不同的讀者受眾,做了針對的閱讀路線設計和安排,讓新手更易入門。
谷歌開發者社區官方推薦
基于?TensorFlow 2.2?快速入門
3位 ML GDE 共同創作
與市面上的TensorFlow圖書相比,“豹書”有什么特色?
來自谷歌的官方支持:本書由谷歌認證的機器學習領域技術專家撰寫,撰寫過程中與谷歌 TensorFlow 開發團隊直接交流,并獲得 TensorFlow 工程師的大量建議和支持。
在社區中久經錘煉:本書內容在中國谷歌開發者社區(Google Developers Groups)和 TensorFlow 用戶組(TensorFlow User Group)教學活動中廣泛使用,并在社區開發者的大量反饋中反復增訂。
行文簡明易懂:包含大量基礎示例,語言簡潔平實,充分考慮入門學習曲線、讀者層級和閱讀習慣。本書的中文版本為中文讀者量身定制,做到充分的本地化。
主題覆蓋全面:包含 TensorFlow 的模型建立、訓練、部署、保存和數據處理等主要知識點。并由 JavaScript 和 Android 領域專家李卓桓和朱金鵬主筆,介紹了 TensorFlow 在服務器、移動端及 JavaScript 等主要場景下的部署詳解。
內容及時前沿:全書基于 2020 年 5 月發布的 TensorFlow 2.2 版本撰寫,并包含 TPU 加速模型訓練、Swift for TensorFlow、TensorFlow Quantum 量子機器學習等 TensorFlow 前沿進展的專題教學。
進階開發指導:為進階的 TensorFlow 開發者提供了專門的高級章節,詳解從 TensorFlow 1.x 版本過渡到 TensorFlow 2 的技術細節,TensorFlow 性能優化技巧,在 Android 平臺下進行高級 TensorFlow 開發等主題。
全彩印刷:代碼全部高亮,全彩圖示,保證良好的閱讀體驗。
來自谷歌的推薦
“本書簡單明了,適合快速入門,是難得的適合 TensorFlow 初學者閱讀的好作品,強烈推薦給大家!雖然社區里已有不少 TensorFlow 英文教程和中文教程,但是本書出自經驗豐富的 ML GDE,有 TensorFlow 團隊工程師的建議,歷經多次迭代,在社區實踐中反復錘煉,這些都讓本書別具一格。”
——李雙峰 Google TensorFlow 中國研發負責人
“This book includes the latest information on TensorFlow and guides the readers toward its features including Eager Execution which will make developer’s codes a lot more intuitive. This book covers TensorFlow extensively, and also includes the latest information on advanced technologies including quantum computing……This is a truly meaningful outcome and will remain as a great, helpful resource for many more developers to come.”
——Soonson Kwon, Global ML Ecosystem Programs Lead in Google
以及還有谷歌傳奇人物Jeff Dean的轉推推薦。? ? ? ?
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——Rajat Monga, Engineering Director of TensorFlow
來自學界和工業界的贊譽
“本書在簡潔高效介紹 TensorFlow 相關概念和功能的同時,也有從研究人員和開發人員的角度對TensorFlow 自身特點的思考、實踐和經驗總結……希望更多人工智能研究人員和開發人員通過閱讀本書,成為更好的數據科學家、機器學習算法工程師和人工智能實踐者。”
——童云海,北京大學信息科學技術學院教授,北京大學圖書館副館長
“本書以簡潔的方式講解 TensorFlow 2,為你開啟深度學習編程進階之旅。”
——汪軍, 倫敦大學學院計算機科學系教授
“本書不僅僅是一本 TensorFlow 2 工具書,它除了有零門檻的入門章節與簡明的用法示例外,還兼有基礎理論的介紹以及面向應用場景的擴展章節。本書摒棄了傳統軟件工具書嚴肅刻板的教學風格,圍繞實際代碼案例展開經驗分享式敘述,是一本適合讀者溫習機器學習理論、了解 TensorFlow 用法并開拓視野的優秀技術書。”
——吳康隆,加利福尼亞大學戴維斯分校博士研究生,《簡單高效LaTeX》作者
“一直想寫一本關于 TensorFlow 2 的書,可惜忙于創業無暇投入。有幸從 0 到 1 見證了好友錫涵、卓桓和金鵬的新書落地,作為一個過來人,深知不易。本書從算法科學家的視角切入,由淺入深帶你逐步掌握 TensorFlow 2 的核心模塊和常見用例。本書作為官方文檔的補充學習材料,具有獨特的參考價值。”
——彭靖田,品覽聯合創始人兼CTO,《深入理解TensorFlow:架構設計與實現原理》作者
作者介紹
李錫涵,谷歌開發者專家(機器學習領域),倫敦大學學院攻讀計算機博士學位,究方向為強化學習在優化領域的實際應用,北京大學信息科學技術學院智能科學系理學碩士,本科畢業于浙江大學竺可楨學院混合班。曾在多智能體會議AAMAS和自然語言處理會議COLING上發表學術論文。開源在線入門手冊《簡單粗暴TensorFlow 2》作者。本書封面插圖作者。?
李卓桓,谷歌開發者專家(機器學習領域)。清華大學本科,中歐國際工商學院EMBA,北京郵電大學計算機博士在讀。現任PreAngel合伙人,Plug and Play Ventures Partner,關注種子期AI創業項目。zixia BBS、嘰歪網創始人,曾任優酷網首席科學家、水木清華BBS站長、ChinaRen系統工程師。擁有豐富的互聯網創業投資和編程經驗,著有《Linux網絡編程》《反垃圾郵件完全手冊》《智能問答與深度學習》《Chatbot從0到1:對話式交互設計實踐指南》等技術書。GitHub 8000+ Star 開源項目 Wechaty 作者。
朱金鵬,華為高級軟件工程師,前谷歌開發者專家(機器學習領域),從事Android系統和運行時設計開發9年,在Android系統、運行時、機器學習等領域都有較深入的研究和探索。積極參與谷歌技術社區活動并進行技術分享。歡迎關注作者的微信公眾號deepinthinking。
作者后記
市面上 TensorFlow 相關的中文技術書以及資料大多基于傳統的計算圖與會話機制,這讓不少初學者,尤其是剛學過機器學習課程的大學生望而卻步。因此,在 TensorFlow 正式支持即時運行模式之際,我認為有必要出現一本全新的入門手冊,幫助初學者及需要快速迭代模型的研究者,以 “即時執行” 的視角快速入門 TensorFlow。這也是我編寫本手冊的初衷。
在我撰寫這本手冊時,我尤其注重詳略和編排上的處理,希望將 TensorFlow 中最高頻使用的功能和知識點,以一個循序漸進、符合學習習慣的方式來展示給大家。這樣即使是在僅 2~3 個小時的現場教學活動中,參與者也能迅速掌握 TensorFlow 的開發要領。示例代碼也經過了反復推敲,使其盡可能地簡短而富有表現力。這本手冊的名稱《簡明的 TensorFlow 2》一方面突出 TensorFlow 2 的簡明特色,另一方面也體現了我在編寫過程中對“簡明性”的追求。
谷歌開發者專家項目中的其他成員、谷歌開發者關系團隊和 TensorFlow 工程團隊為這本手冊的編寫提供了大量關鍵的幫助。JavaScript和Android領域的領域專家李卓桓和朱金鵬以他們在業界的出色實力,為本書添加了大量實際部署和應用層面的專題。TensorFlow的工程師們(尤其是Tiezhen Wang)也為本書的各種技術細節和專題選取提供了大量意見。這使得本手冊從 2018 年發布的小型入門指南逐漸成長為一本內容全面的 TensorFlow 技術手冊和開發指導。
本書封面的雪豹插圖也由我親自繪制。雪豹是主要分布于我國高海拔山地的大型貓科動物,有“雪山之王”之稱。希望本書也能帶領你勇攀 TensorFlow 的高峰,進一步領略機器學習的精彩。
本次為大家帶來5本正版新書。快來發表你的評論,10月12日23點前,評論點贊數前5名的讀者將獲贈正版圖書1本!!!
當然也可以直接購買這本書,鏈接:
總結
以上是生活随笔為你收集整理的(赞助5本)谷歌官方推荐的 TensorFlow 2 “豹书”来了!的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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