在深度学习项目开始前

选择一个合适的框架是非常重要的事情

希望本书单能助你搞定适合自己的那款

早日训出好模型、调出好参数

NO.1

《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》

郑泽宇 梁博文 顾思宇 著

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，应用十分广泛。

本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。

书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。

NO.2

《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》

谢梁 鲁颖 劳虹岚 著

Keras 是高度抽象的深度学习编程环境，简单易学，适合初学者快速入门。

本书详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本非常好的深度学习入门书。不同于许多讲解深度学习的书籍，本书以实用为导向，从高度抽象的角度去审视业务问题，达到事半功倍的效果。

NO.3

《深度学习：基于Keras的Python实践》

魏贞原 著

本书以Keras 作为编程框架，强调简单、快速地上手建立模型，解决实际项目问题。

书中系统讲解了深度学习的基本知识，以及使用深度学习解决实际问题，详细介绍了如何构建及优化模型，并针对不同的问题给出不同的解决方案，通过不同的例子展示了在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的深度学习的入门和实践书籍。

NO.4

《深度学习框架PyTorch：入门与实践》

陈云 著

2017年PyTorch横空出世，以其简洁优雅、灵活多变迅速受到研究者们的普遍欢迎。

本书从多维数组Tensor开始，循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识。

书中没有简单机械地介绍各个函数接口的使用，而是尝试分门别类、循序渐进地向读者介绍PyTorch的知识，并结合基础知识和前沿研究，带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小项目，希望读者对PyTorch有一个完整的认识。

NO.5

《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》

唐进民 编著

计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。

通过本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，并学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。