实战TensorFlow：13个项目带你入门机器学习与深度学习

《利用TensorFlow构建机器学习项目》是一本实践导向的教程，由系统工程师兼阿根廷Universidad Tecnológica Nacional博士生Rodolfo Bonnin所著。这本书在理论教学之外，提供了十三个实际项目和四个示例，旨在帮助读者掌握如何在生产环境中有效地应用TensorFlow进行高级数值计算。作者以其丰富的经验，从数据探索与转换开始，引导读者逐步学习TensorFlow的关键特性。 本书的主要内容包括： 1. 探索和转换数据：介绍了TensorFlow的核心数据结构——张量（tensor），包括张量的秩、形状和类型。作者解释了如何创建新的张量，并强调了从NumPy转换到TensorFlow以及反之的重要性。 2. 构建计算流程：学习如何处理TensorFlow的数据流图，理解如何构建和执行计算图，以及如何使用操作对象方法进行各种操作，如数据输入（feeding）、变量管理（包括初始化）和模型保存。 3. 使用Session运行程序：章节中详细介绍了如何使用会话（Sessions）来运行和控制计算图的执行。 4. 机器学习项目实战：涵盖了多项关键技术，如线性回归用于时间序列预测，逻辑回归分析，以及简单的前馈神经网络。此外，书中还涉及卷积神经网络（CNN）在图像分类和特征检测中的应用，以及循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在字符识别问题中的解决方案。 通过这些项目，读者将学习如何加载、处理和保存复杂的数据集，解决分类和回归问题，以及在大规模环境下运行和部署模型，包括GPU加速和模型服务。此外，书中还提供了图书馆安装指南和实用技巧，确保读者能够充分利用TensorFlow的所有功能。 《利用TensorFlow构建机器学习项目》适合那些希望摆脱理论，直接通过实际项目提升TensorFlow技能的读者，无论是初学者还是有经验的开发人员，都能从中获益匪浅。出版日期为2016年11月，由Packt Publishing Ltd.发行，是理解和应用TensorFlow进行现代机器学习项目的实用指南。