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作为谷歌开源的主流深度学习框架，TensorFlow在人工智能领域应用广泛。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》聚焦实战应用，通过精简理论、强化案例的方式，帮助读者快速掌握TensorFlow的核心技术与深度学习落地能力。感兴趣的读者可下载该书籍的电子版。
书籍基本信息
本书由郑泽宇、梁博文等技术专家联合撰写，2018年2月由电子工业出版社出版，博文视点出品，属于“博文视点AI系列”。全书共364页，定价89元，ISBN为9787121330667，豆瓣评分8.1分，其中33%的读者给予五星好评。第2版全面升级至TensorFlow 1.4.0版本，新增高层封装与自然语言处理章节，兼具入门引导与技术前瞻性。
内容简介
全书以“工具入门—模型实践—场景拓展”为主线，系统讲解TensorFlow的核心应用：
- 基础技术入门：涵盖环境搭建（Docker/pip安装、源码编译）、计算图/张量/会话等核心概念，通过MNIST数字识别等经典案例演示神经网络构建流程，省略复杂数学推导，侧重代码实操。
- 核心模型进阶：深入卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等模型，结合图像识别（LeNet-5/Inception-v3）、自然语言处理（神经语言模型、机器翻译）等场景，详解模型训练、迁移学习及参数调优。
- 高级功能拓展：介绍TensorBoard可视化工具、GPU计算加速、分布式训练等工程化技术，新增Keras与Estimator高层封装框架的使用指南，提升开发效率。
作者简介
- 郑泽宇：北京大学与卡内基梅隆大学双硕士，前谷歌高级工程师，才云科技联合创始人，主导开发分布式TensorFlow平台，在机器学习工程化领域经验丰富。
- 梁博文：北京大学本科、哥伦比亚大学硕士，谷歌翻译组核心工程师，深耕自然语言处理领域，参与多语言翻译模型研发。
团队结合工业界实践经验，将复杂框架拆解为可落地的实操路径，适合不同层次的技术人员学习。
章节目录
- 基础篇
- 第1-3章：深度学习概述、TensorFlow环境搭建、计算图/张量/会话核心概念解析。
- 第4-5章：深层神经网络原理、MNIST识别案例（含模型持久化与变量管理）。
- 进阶篇
- 第6-8章：卷积神经网络（图像识别与迁移学习）、循环神经网络（LSTM结构与变种）。
- 第9章：自然语言处理（语言模型、Seq2Seq机器翻译、注意力机制）。
- 高级篇
- 第10-12章：TensorFlow高层封装（Keras/Estimator）、TensorBoard可视化、GPU与分布式计算加速。
《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》以“案例驱动+版本适配”为特色，为深度学习入门者与开发者提供了系统的学习路径。如需深入掌握TensorFlow的核心技术与实战技巧，欢迎下载该书籍的电子版，获取完整代码示例与技术解析。
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