任务1 深度学习简介与开发环境搭建 // 1
1.1 深度学习的发展及应用 // 1
1.1.1 深度学习的发展历程 // 1
1.1.2 深度学习的应用领域 // 4
1.2 深度学习框架简介 // 7
1.2.1 TensorFlow // 7
1.2.2 Caffe // 8
1.. PyTorch // 8
1.2.4 MXNet // 8
1.2.5 不同框架的对比 // 9
1.3 开发环境搭建 // 9
1.3.1 Windows 环境下的安装配置 // 9
1.3.2 Linux 环境下的安装配置 // 20
1.4 本章小结 // 25
1.5 本章习题 // 26
任务2 构建二维数据拟合模型 // 28
2.1 TensorFlow 运行机制 // 28
2.1.1 TensorFlow 系统架构 // 29
2.1.2 构建计算图 // 30
2.1.3 在会话中运行计算图 // 31
2.1.4 指定GPU 设备 // 34
2.2 TensorFlow 数据模型 // 35
2.2.1 张量及属 // 35
2.2.2 类型转换 // 38
2.. 形状变换 // 39
. 变量的定义与使用 // 40
..1 变量的定义与初始化 // 40
..2 随机初始化变量 // 41
.. 获取变量 // 42
..4 共享变量 // 43
2.4 占位符与数据喂入机制 // 44
2.4.1 占位符定义 // 44
2.4.2 数据喂入 // 45
2.5 模型的保存与恢复 // 45
2.5.1 模型保存 // 45
2.5.2 模型恢复 // 47
2.6 构建二维数据拟合模型 // 48
2.6.1 准备数据 // 48
2.6.2 搭建模型 // 49
2.6.3 反向传播 // 49
2.6.4 迭代训练 // 50
2.6.5 使用模型 // 51
2.7 本章小结 // 51
2.8 本章习题 // 52
任务3 构建泰尼号生还率模型 // 55
3.1 M-P 神经元拟合原理 // 55
3.1.1 M-P 神经元模型 // 55
3.1.2 训练神经元 // 58
3.2 激活函数实现神经元非线化 // 59
3.2.1 激活函数的作用 // 59
3.2.2 Sigmoid 激活函数 // 59
3.. Tanh 激活函数 // 61
3.2.4 Relu 激活函数 // 62
3.3 BP 神经网络模型 // 63
3.3.1 BP 神经网络结构 // 64
3.3.2 神经网络向前传输推导 // 65
3.3.3 神经网络向前传输实践 // 67
3.3.4 构建BP 神经网络模型 // 68
3.4 损失函数调整误差 // 71
3.4.1 交叉熵损失函数 // 71
3.4.2 均方误差损失函数 // 72
3.5 梯度下降 // 72
3.5.1 梯度下降的作用及常用方法 // 72
3.5.2 梯度下降使模型*小偏差实践 // 74
3.6 模型优化 // 75
3.6.1 学习率控制参数更新速度 // 75
3.6.2 正则化减少过拟合现象 // 76
3.7 构建泰尼号生还率模型 // 80
3.7.1 数据读取及预处理 // 80
3.7.2 搭建向前传输过程 // 82
3.7.3 迭代训练 // 82
3.8 本章小结 // 83
3.9 本章习题 // 83
任务4 构建手写字识别模型 // 86
4.1 MNIST 数据集 // 86
4.1.1 MNIST 数据集简介 // 86
4.1.2 下载MNIST 数据集 // 88
4.1.3 图像的矩阵表示 // 89
4.1.4 标签的独热表示 // 90
4.2 构建识别MNIST 模型 // 91
4.2.1 MNIST 手写字模型简介 // 91
4.2.2 定义模型节点参数 // 92
4.. 网络向前传输过程 // 93
4.2.4 网络参数优化 // 94
4.2.5 训练并保存模型 // 95
4.3 模型验 // 96
4.3.1 验集验模型 // 96
4.3.2 识别自定义图片 // 97
4.4 本章小结 // 100
4.5 本章习题 // 100
任务5 LeNet-5 模型识别手写字 // 102
5.1 卷积神经网络结构特征 // 102
5.1.1 卷积神经网络简介 // 102
5.1.2 卷积物理含义 // 104
5.1.3 网络结构特征 // 106
5.2 卷积神经网络函数 // 108
5.2.1 卷积操作 // 108
5.2.2 池化操作 // 112
5.. DropOut 机制 // 116
5.3 卷积高级操作 // 118
5.3.1 多通道卷积 // 118
5.3.2 多卷积核 // 120
5.3.3 反卷积 // 122
5.4 LeNet-5 识别手写字 // 124
5.4.1 LeNet-5 模型简介 // 124
5.4.2 构建向前传输模型 // 125
5.4.3 优化模型 // 128
5.4.4 训练保存模型 // 130
5.4.5 验模型 // 131
5.5 本章小结 // 132
5.6 本章习题 // 133
任务6 打造CIFAR-10 图像识别模型 // 136
6.1 CIFAR-10 数据集简介 // 136
6.1.1 CIFAR-10 数据集简介 // 136
6.1.2 下载CIFAR-10 数据集 // 137
6.2 读取CIFAR-10 数据 // 138
6.2.1 读取并显示图片 // 138
6.2.2 将标签表示成独热 // 139
6.3 数据 // 140
6.3.1 图像几何变换 // 140
6.3.2 图像色彩调整 // 144
6.3.3 图像的标准化 // 146
6.3.4 图像标注 // 147
6.4 构建CIFAR-10 图像识别模型 // 149
6.4.1 数据批量读取 // 149
6.4.2 模型构建 // 150
6.4.3 训练并预测 // 154
6.5 ImageNet 图像识别模型 // 155
6.5.1 ImageNet 数据集简介 // 155
6.5.2 历代ImageNet 识别模型 // 156
6.6 本章小结 // 158
6.7 本章习题 // 158
任务7 可视化识别模型 // 160
7.1 在程序中使用TensorBoard // 160
7.1.1 TensorBoard 基本介绍 // 160
7.1.2 TensorBoard 使用步骤 // 161
7.2 TensorBoard 可视化 // 163
7.2.1 标量与直方图可视化 // 163
7.2.2 卷积过程可视化 // 167
7.. 训练过程可视化 // 171
7.3 可视化识别模型 // 174
7.3.1 模型简介 // 174
7.3.2 读取数据集 // 175
7.3.3 训练模型 // 176
7.3.4 可视化模型 // 179
7.4 本章小结 // 180
7.5 本章习题 // 180
任务8 理解tf.data 数据处理框架 // 182
8.1 Dataset 的基本机制 // 182
8.1.1 Dataset 数据处理框架 // 182
8.1.2 创建Dataset // 183
8.2 Iterator 迭代数据集 // 184
8.2.1 单次迭代器 // 184
8.2.2 可初始化迭代器 // 185
8.. 可重新初始化迭代器 // 186
8.2.4 可馈送迭代器 // 187
8.3 Dataset 数据批处理 // 188
8.3.1 直接批处理 // 188
8.3.2 预处理后批处理 // 189
8.4 Dataset 数据集构建与解析 // 190
8.4.1 数据集预处理 // 190
8.4.2 构建TFRecordDataset 数据集 // 191
8.4.3 从tf.train.Example 中解析数据 // 192
8.5 本章小结 // 193
8.6 本章习题 // 194
附录人工智能数学基础 // 196
谷瑞，副教授、苏州工业园区服务外包职业学院大数据技术与应用专业主任，苏州大学高级访问学者，英伟达计算机视觉与自然语言处理认讲师，以*作者发表SCI、EI检索5篇、主持省十三五教育科学规划课题1项、参与企业横向项目20余项，具有丰富的项目实战经验。
以培养人工智能编程思维和技能为核心，采用任务驱动的方式组织内容。学习深度学习，需要有深厚的数学基础，这对初学者来说有一定难度。本书从实践和应用出发，淡化理论，通过大量具体的例子来引导读者学习TensorFlow编程技巧。本书在附录有人工智能数学基础，方便初学者和高职院校的学生随时查阅所需数学公式。
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