关于TensorFlow

Google发布了TensorFlow 1.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlow Serving，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（Inception Net、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。

小编说

《Tensorflow：实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。

BAT一线团队与各大基于AI、ML的技术公司争相赞誉力荐，本书与Tensorflow一道走向事实标准。作者为前谷歌专家，现Tensorflow创业新星，醉心深度学习研究。本书旨在面向生产与商业场景，彻底贯通原理与实践。深入技术原理，走访主创团队，结合真实项目，倾力呈现一手资料，深度剖析一线实战。包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。

关于本书

使用TensorFlow实现深度学习是本书重点介绍的对象。

《Tensorflow：实战Google深度学习框架》将从TensorFlow的安装开始，逐一介绍TensorFlow的基本概念、使用TensorFlow实现全连接深层神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等深度学习算法。在介绍使用TensorFlow实现不同的深度学习算法的同时，作者也深入浅出地介绍了这些深度学习算法背后的理论，并给出了这些算法可以解决的具体问题。在本书中，作者避开了枯燥复杂的数学公式，从实际问题出发，在实践中介绍深度学习的概念和TensorFlow的用法。在本书中，作者还介绍了TensorFlow并行化输入数据处理流程、TensorBoard可视化工具以及带GPU的分布式TensorFlow使用方法。

TensorFlow是一个飞速发展的工具。本书在写作时最新的版本为0.9.0，然而到本书出版时，谷歌已经推出了TensorFlow 1.0.0。为了让广大读者更好的理解和试用书中的样例代码，我们提供了一个公开的GitHub代码库来维护不同TensorFlow版本的样例程序。该代码库的网址为https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial。

推荐说

《Tensorflow：实战Google深度学习框架》作者以美国顶级大学读研的学识、Google全职算法专家的经验，从0到1系统地讲解了深度学习以及全球最受欢迎深度学习框架TensorFlow，并提供了多种场景的应用实例，是深度学习应用领域的开创性著作。

北京数问科技有限公司创始人CEO、Carnegie Mellon University计算机博士，向光

《Tensorflow：实战Google深度学习框架》由浅入深，介绍了TensorFlow在典型场景中的应用实践，提供分布式训练等大量实例，是Tensorflow开发者和深度学习爱好者的必备参考资料。

小米深度学习工程师，陈迪豪