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64千字 字数
2021-01-01 发行日期
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主编推荐语

谷歌TensorFlow入门及案例详解，涵盖PC、安卓、树莓派等平台。

内容简介

TensorFlow是谷歌大脑小组（隶属于谷歌机器智能研究机构）研发的数据流图，是用于数值计算的开源软件库，主要应用于人工智能领域。基于TensorFlow灵活的架构，用户可以在多种平台上展开数值计算。本书从TensorFlow环境搭建入手，逐步介绍如何用TensorFlow进行线性回归模型、卷积神经网络的搭建、训练和预测，涉及PC、Android移动终端、树莓派等平台。大部分TensorFlow教材应用案例少，理论讲解比较概括，学生数学基础薄弱，对人工神经网络较难入门。本教材介绍TensorFlow的发展和特点后，通过案例详细介绍TensorFlow的使用，着重细致地讲解学生学习中遇到的难点，比如张量的形状、卷积、池化、交叉熵等。通过案例让学生逐层递进地掌握TensorFlow，最后将模型移植到安卓移动终端，随时随地感受人工智能的魅力。

目录

  • 封面
  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章　初识TensorFlow
  • 1.1　场景导入
  • 1.2　人工智能的发展历程
  • 1.2.1　早期人工智能阶段
  • 1.2.2　机器学习阶段
  • 1.2.3　深度学习阶段
  • 1.3　TensorFlow 简介
  • 1.4　Anaconda 的安装和使用
  • 1.4.1　安装Anaconda
  • 1.4.2　使用Anaconda
  • 1.5　在Windows 10 系统中安装PyCharm
  • 1.6　在Windows 系统中安装TensorFlow CPU 版
  • 1.6.1　创建和激活环境
  • 1.6.2　解决错误
  • 1.7　在PyCharm 中使用Anaconda 的环境
  • 1.7.1　新建和配置项目
  • 1.7.2　再次查看项目配置
  • 1.7.3　运行案例代码
  • 1.8　在Windows 系统中安装Python 版OpenCV
  • 1.8.1　激活环境并安装OpenCV
  • 1.8.2　PyCharm 配置
  • 1.8.3　OpenCV 代码测试
  • 第2章　深入了解TensorFlow
  • 2.1　认识TensorFlow 数据流图
  • 2.1.1　数据流图简介
  • 2.1.2　实现数据流图
  • 2.1.3　数据流图代码解析
  • 2.2　TensorBoard 的使用
  • 2.2.1　TensorBoard 的启动
  • 2.2.2　TensorBoard 界面介绍
  • 2.3　TensorFlow 张量思维
  • 2.3.1　什么是张量
  • 2.3.2　用Numpy 定义张量
  • 2.3.3　张量的形状
  • 2.4　TensorFlow 中张量的几种形式
  • 2.4.1　常量
  • 2.4.2　变量
  • 2.4.3　占位符
  • 第3章　机器学习入门
  • 3.1　机器学习的基本步骤
  • 3.2　泰坦尼克号案例
  • 3.2.1　泰坦尼克号事件
  • 3.2.2　泰坦尼克号案例数据集
  • 3.2.3　训练数据集预处理
  • 3.2.4　测试数据集预处理
  • 3.2.5　搭建神经网络
  • 3.2.6　进行训练
  • 3.2.7　进行预测并可视化
  • 3.3　MNIST 手写数字识别案例
  • 3.3.1　数据集简介
  • 3.3.2　加载MNIST 数据集
  • 3.3.3　构建网络模型
  • 3.3.4　训练模型
  • 3.3.5　测试模型
  • 3.3.6　矩阵乘法和加法规则
  • 3.4　机器学习相关概念详解
  • 3.4.1　线性回归模型
  • 3.4.2　激活函数
  • 3.4.3　交叉熵
  • 3.4.4　梯度下降法
  • 第4章　深度学习之图像分类
  • 4.1　卷积神经网络
  • 4.1.1　卷积神经网络简介
  • 4.1.2　卷积
  • 4.2　卷积神经网络的基本结构
  • 4.2.1　卷积层
  • 4.2.2　池化层
  • 4.3　树叶识别案例
  • 4.3.1　样本集简介
  • 4.3.2　卷积层
  • 4.3.3　池化层
  • 4.3.4　全连接层
  • 4.3.5　正则化
  • 4.3.6　其他部分的代码
  • 第5章　TensorFlow Lite
  • 5.1　概述
  • 5.2　如何使用TensorFlow Lite
  • 5.2.1　使用步骤
  • 5.2.2　模型格式
  • 5.2.3　模型格式转换
  • 5.2.4　模型格式转换完整代码
  • 5.3　树叶识别案例
  • 5.3.1　功能和界面设计
  • 5.3.2　Android Studio 配置
  • 5.3.3　调用模型
  • 5.3.4　使用模型
  • 5.3.5　添加交互功能
  • 5.4　“你画我猜” 案例
  • 5.4.1　功能和界面设计
  • 5.4.2　添加模型并配置项目
  • 5.4.3　调用模型
  • 5.4.4　使用模型
  • 5.4.5　其他部分的代码
  • 第6章　TensorFlow 的树莓派应用
  • 6.1　嵌入式人工智能
  • 6.1.1　概述
  • 6.1.2　树莓派简介
  • 6.2　树莓派准备工作
  • 6.2.1　安装操作系统
  • 6.2.2　配置网络
  • 6.2.3　安装VNC Viewer
  • 6.2.4　安装TensorFlow
  • 6.2.5　安装OpenCV
  • 6.2.6　连接摄像头
  • 6.2.7　安装tqdm 库
  • 6.3　基于树莓派的人脸识别案例
  • 6.3.1　MTCNN 人脸识别模型
  • 6.3.2　下载并运行人脸识别程序
  • 第7章　Keras 案例
  • 7.1　Keras 简介
  • 7.2　基于Keras 的Fashion-MNIST 案例
  • 7.2.1　Fashion-MNIST 数据集简介
  • 7.2.2　下载和加载Fashion-MNIST 数据集
  • 7.2.3　搭建网络
  • 7.2.4　编译、训练和评估模型
  • 第8章　TensorFlow.js
  • 8.1　初识TensorFlow.js
  • 8.1.1　TensorFlow.js 的应用方式
  • 8.1.2　TensorFlow.js 的安装方式
  • 8.2　微信小程序
  • 8.2.1　微信小程序简介
  • 8.2.2　注册
  • 8.2.3　下载并安装微信开发者工具
  • 8.2.4　新建微信小程序
  • 8.2.5　修改小程序配置
  • 8.3　在微信小程序中使用TensorFlowJS
  • 8.3.1　添加插件
  • 8.3.2　声明插件
  • 8.3.3　安装Node.js
  • 8.3.4　安装依赖包
  • 8.3.5　测试TensorFlowJS
  • 8.4　使用PoseNet 模型
  • 8.4.1　安装PoseNet 模型
  • 8.4.2　编写程序
  • 反侵权盗版声明
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。