深度学习之TensorFlow：入门原理与进阶实战

深度学习之TensorFlow：入门原理与进阶实战

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  前言
• 第1篇 深度学习与TensorFlow基础
• 第1章 快速了解人工智能与TensorFlow 2
  1.1 什么是深度学习 2
  1.2 TensorFlow是做什么的 3
  1.3 TensorFlow的特点 4
  1.4 其他深度学习框架特点及介绍 5
  1.5 如何通过本书学好深度学习 6
  1.5.1 深度学习怎么学 6
  1.5.2 如何学习本书 7
• 第2章 搭建开发环境 8
  2.1 下载及安装Anaconda开发工具 8
  2.2 在Windows平台下载及安装TensorFlow 11
  2.3 GPU版本的安装方法 12
  2.3.1 安装CUDA软件包 12
  2.3.2 安装cuDNN库 13
  2.3.3 测试显卡 14
  2.4 熟悉Anaconda 3开发工具 15
  2.4.1 快速了解Spyder 16
  2.4.2 快速了解Jupyter Notebook 18
• 第3章 TensorFlow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例 19
  3.1 实例1：从一组看似混乱的数据中找出y≈2x的规律 19
  3.1.1 准备数据 20
  3.1.2 搭建模型 21
  3.1.3 迭代训练模型 23
  3.1.4 使用模型 25
  3.2 模型是如何训练出来的 25
  3.2.1 模型里的内容及意义 25
  3.2.2 模型内部的数据流向 26
  3.3 了解TensorFlow开发的基本步骤 27
  3.3.1 定义输入节点的方法 27
  3.3.2 实例2：通过字典类型定义输入节点 28
  3.3.3 实例3：直接定义输入节点 28
  3.3.4 定义“学习参数”的变量 29
  3.3.5 实例4：通过字典类型定义“学习参数” 29
  3.3.6 定义“运算” 29
  3.3.7 优化函数，优化目标 30
  3.3.8 初始化所有变量 30
  3.3.9 迭代更新参数到最优解 31
  3.3.10 测试模型 31
  3.3.11 使用模型 31
• 第4章 TensorFlow编程基础 32

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