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TF 2.0的中文深度學(xué)習(xí)開源書來了！GitHub趨勢(shì)榜第一，斬獲2K星

十三 2019-11-18 14:11:45 來源：量子位

十三發(fā)自凹非寺
量子位報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

TensorFlow 2.0 發(fā)布已有一個(gè)半月之久，你會(huì)用了嗎？

近日，一個(gè)叫做深度學(xué)習(xí)開源書的項(xiàng)目在火了。GitHub趨勢(shì)日榜排名全球第一，已斬獲2K+星。

為什么這么火？

因?yàn)檫@是一本基于TensorFlow 2.0 正式版的中文深度學(xué)習(xí)開源書。

還包含電子書和配套源代碼。

話不多說，一起來看看這本爆款書籍吧！

深度學(xué)習(xí)開源書介紹

這本書共包含15個(gè)章節(jié)。

從目錄章節(jié)構(gòu)成來看，理論與編程并不是獨(dú)立分開，而是隨著難度的遞增，循序漸進(jìn)、穿插編排的。

大體上可以分為四個(gè)部分。

第一部分是1-3章。主要介紹人工智能的初步認(rèn)知，并引出相關(guān)問題。

第二部分是4-5章。主要介紹TensorFlow相關(guān)基礎(chǔ)，為后續(xù)算法實(shí)現(xiàn)鋪墊。

第三部分是6-9章。主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心理論和共性知識(shí)，助于理解深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)。

第四部分是10-15章。主要介紹常見的算法與模型。

除此之外，每個(gè)章節(jié)里的內(nèi)容編排也是理論與實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合。

在這個(gè)repo中，作者根據(jù)章節(jié)也給出了源代碼和數(shù)據(jù)，但同時(shí)他也表示：

時(shí)間倉促，源代碼還沒有整理完全。

有興趣的讀者可以跟進(jìn)這個(gè)repo的更新。

以“回歸問題”為例，作者便給出了對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)和.py文件。

從代碼來看，上手也是較為容易。

本書電子版地址如下：
https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book/blob/master/%E3%80%90%E3%80%8ATensorFlow2%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E3%80%8B%E3%80%91.pdf

不過，從最后一章“精靈寶可夢(mèng)數(shù)據(jù)集”和目錄排版來看，似乎有一絲致敬臺(tái)大李宏毅老師的感覺。

TensorFlow 2.0 實(shí)戰(zhàn)案例

項(xiàng)目作者還介紹了TensorFlow 2.0的實(shí)戰(zhàn)案例。

這個(gè)repo也是PoweredByTF 2.0 Challenge的獲勝項(xiàng)目。

安裝

首先確保使用的Python版本是3.x。

CPU安裝

pip install tensorflow -U

GPU安裝

先自己安裝CUDA 10.0和cudnn，然后設(shè)置LD_LIBRARY_PATH。

pip install tensorflow-gpu -U

測(cè)試安裝

In [2]: import tensorflow as tf

In [3]: tf.__version__
Out[3]: '2.0.0'
In [4]: tf.test.is_gpu_available()
...
totalMemory: 3.95GiB freeMemory: 3.00GiB
...
Out[4]: True

主要內(nèi)容包括：

每一部分都涵蓋了理論介紹和源代碼。

當(dāng)然，作者也提供了中文版的深度學(xué)習(xí)與TensorFlow入門實(shí)戰(zhàn)的源代碼和PPT。地址如下：
https://github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials/tree/master/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8ETensorFlow%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%AE%9E%E6%88%98-%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%92%8CPPT