（赞助5本）谷歌官方推荐的 TensorFlow 2 “豹书”来了！
TensorFlow 作為谷歌主導的開源深度學習框架，以其強大的性能和完善的生態(tài)支持，在開發(fā)者社群和工程實踐中廣為流行。無數AI大廠、創(chuàng)業(yè)公司和個人開發(fā)者們都在使用 TensorFlow 開發(fā)和部署深度學習模型，TensorFlow 甚至成為人工智能的代名詞。
CSDN發(fā)布的《2019-2020中國開發(fā)者調查報告》顯示，TensorFlow 是目前 AI 工程師首選的深度學習框架。
然而，一片陰云始終縈繞在AI初學者的腦際，那就是——
TensorFlow 怎么這么難？
確實，相對于一些其他的深度學習框架，TensorFlow 往往給人留下“入門門檻高”的刻板印象。在舊版本的 TensorFlow 開發(fā)中，你不僅需要了解人工智能的相關知識，還要接受“計算圖”“會話”“占位符”等各種新概念的考驗，使得 TensorFlow 的學習曲線變得相當陡峭。除此以外，各種復雜瑣碎的 API 也讓人頭痛，說 TensorFlow 是人工智能開發(fā)中的 C++ 也不為過。
谷歌的工程師們顯然也注意到了這一問題。于是，在將近兩年的迭代開發(fā)后，全新的 TensorFlow 2 在去年10月橫空出世。TensorFlow 2 不僅使用與 PyTorch 類似的“即時執(zhí)行模式”建立模型，還更為深入地整合了易用的深度學習高層框架 Keras。二者的強強聯合使得 TensorFlow 2 的使用變得簡明而優(yōu)雅，學習門檻大為降低。
與此同時， TensorFlow 進一步強化了其在性能和生態(tài)上的巨大優(yōu)勢。無論是日益豐富的預訓練模型庫 TensorFlow Hub、谷歌的模型訓練專用硬件 TPU，還是前沿的量子機器學習庫 TensorFlow Quantum，開發(fā)者們幾乎可以在 TensorFlow 開源生態(tài)內進行一切 AI 相關的研究、開發(fā)和部署工作。
對于初學者來講，當你想學一個深度學習框架，我們究竟想要學到什么？
如果你是學生和研究者，你的預期是？
可能已經“啃”完了吳恩達（Andrew Ng）的機器學習公開課或者斯坦福大學的 UFIDL Tutorial，或是正在學習深度學習課程。你也可能已經了解了鏈式求導法則、梯度下降法和損失函數的概念，并且對卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）和強化學習的理論也有了大致的認識。然而，你依然不知道這些模型如何在計算機中具體實現。
這時，你希望能有一個程序庫，幫助你把書本上的公式和算法運用于實踐，并建立模型，進行訓練。
如果你是開發(fā)者和工程師，你的關注點是？
如果你是一位在 IT 行業(yè)沉淀多年的開發(fā)者或者工程師，也許已經遺忘了部分大學期間學到的數學知識（“多元函數……求偏微分？那是什么東西？”）。然而，你可能希望在產品中加入一些與人工智能相關的功能，抑或需要將已有的深度學習模型部署到各種場景中（模型的調用與部署）比如，
如何導出訓練好的模型？
如何在本機使用已有的預訓練模型？
如何在服務器、移動端、嵌入式設備甚至網頁上高效運行模型？
......
所以，想要充分了解深度學習框架TensorFlow，不僅需要了解框架的特性和生態(tài)，更需要結合自己實際需求來進行針對性的訓練和學習。推薦大家閱讀這本分為基礎篇、部署篇、大規(guī)模訓練篇、擴展篇、高級篇，被谷歌開發(fā)者社區(qū)官方推薦的“豹書”，針對不同的讀者受眾，做了針對的閱讀路線設計和安排，讓新手更易入門。
谷歌開發(fā)者社區(qū)官方推薦
基于?TensorFlow 2.2?快速入門
3位 ML GDE 共同創(chuàng)作
與市面上的TensorFlow圖書相比，“豹書”有什么特色？
來自谷歌的官方支持：本書由谷歌認證的機器學習領域技術專家撰寫，撰寫過程中與谷歌 TensorFlow 開發(fā)團隊直接交流，并獲得 TensorFlow 工程師的大量建議和支持。
在社區(qū)中久經錘煉：本書內容在中國谷歌開發(fā)者社區(qū)（Google Developers Groups）和 TensorFlow 用戶組（TensorFlow User Group）教學活動中廣泛使用，并在社區(qū)開發(fā)者的大量反饋中反復增訂。
行文簡明易懂：包含大量基礎示例，語言簡潔平實，充分考慮入門學習曲線、讀者層級和閱讀習慣。本書的中文版本為中文讀者量身定制，做到充分的本地化。
主題覆蓋全面：包含 TensorFlow 的模型建立、訓練、部署、保存和數據處理等主要知識點。并由 JavaScript 和 Android 領域專家李卓桓和朱金鵬主筆，介紹了 TensorFlow 在服務器、移動端及 JavaScript 等主要場景下的部署詳解。
內容及時前沿：全書基于 2020 年 5 月發(fā)布的 TensorFlow 2.2 版本撰寫，并包含 TPU 加速模型訓練、Swift for TensorFlow、TensorFlow Quantum 量子機器學習等 TensorFlow 前沿進展的專題教學。
進階開發(fā)指導：為進階的 TensorFlow 開發(fā)者提供了專門的高級章節(jié)，詳解從 TensorFlow 1.x 版本過渡到 TensorFlow 2 的技術細節(jié)，TensorFlow 性能優(yōu)化技巧，在 Android 平臺下進行高級 TensorFlow 開發(fā)等主題。
全彩印刷：代碼全部高亮，全彩圖示，保證良好的閱讀體驗。
來自谷歌的推薦
“本書簡單明了，適合快速入門，是難得的適合 TensorFlow 初學者閱讀的好作品，強烈推薦給大家！雖然社區(qū)里已有不少 TensorFlow 英文教程和中文教程，但是本書出自經驗豐富的 ML GDE，有 TensorFlow 團隊工程師的建議，歷經多次迭代，在社區(qū)實踐中反復錘煉，這些都讓本書別具一格?！?/p>
——李雙峰 Google TensorFlow 中國研發(fā)負責人
“This book includes the latest information on TensorFlow and guides the readers toward its features including Eager Execution which will make developer’s codes a lot more intuitive. This book covers TensorFlow extensively, and also includes the latest information on advanced technologies including quantum computing……This is a truly meaningful outcome and will remain as a great, helpful resource for many more developers to come.”
——Soonson Kwon, Global ML Ecosystem Programs Lead in Google
以及還有谷歌傳奇人物Jeff Dean的轉推推薦。? ? ? ?
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——Rajat Monga, Engineering Director of TensorFlow
來自學界和工業(yè)界的贊譽
“本書在簡潔高效介紹 TensorFlow 相關概念和功能的同時，也有從研究人員和開發(fā)人員的角度對TensorFlow 自身特點的思考、實踐和經驗總結……希望更多人工智能研究人員和開發(fā)人員通過閱讀本書，成為更好的數據科學家、機器學習算法工程師和人工智能實踐者?！?/p>
——童云海，北京大學信息科學技術學院教授，北京大學圖書館副館長
“本書以簡潔的方式講解 TensorFlow 2，為你開啟深度學習編程進階之旅?！?/p>
——汪軍， 倫敦大學學院計算機科學系教授
“本書不僅僅是一本 TensorFlow 2 工具書，它除了有零門檻的入門章節(jié)與簡明的用法示例外，還兼有基礎理論的介紹以及面向應用場景的擴展章節(jié)。本書摒棄了傳統軟件工具書嚴肅刻板的教學風格，圍繞實際代碼案例展開經驗分享式敘述，是一本適合讀者溫習機器學習理論、了解 TensorFlow 用法并開拓視野的優(yōu)秀技術書。”
——吳康隆，加利福尼亞大學戴維斯分校博士研究生，《簡單高效LaTeX》作者
“一直想寫一本關于 TensorFlow 2 的書，可惜忙于創(chuàng)業(yè)無暇投入。有幸從 0 到 1 見證了好友錫涵、卓桓和金鵬的新書落地，作為一個過來人，深知不易。本書從算法科學家的視角切入，由淺入深帶你逐步掌握 TensorFlow 2 的核心模塊和常見用例。本書作為官方文檔的補充學習材料，具有獨特的參考價值?！?/p>
——彭靖田，品覽聯合創(chuàng)始人兼CTO，《深入理解TensorFlow：架構設計與實現原理》作者
作者介紹
李錫涵，谷歌開發(fā)者專家（機器學習領域），倫敦大學學院攻讀計算機博士學位，究方向為強化學習在優(yōu)化領域的實際應用，北京大學信息科學技術學院智能科學系理學碩士，本科畢業(yè)于浙江大學竺可楨學院混合班。曾在多智能體會議AAMAS和自然語言處理會議COLING上發(fā)表學術論文。開源在線入門手冊《簡單粗暴TensorFlow 2》作者。本書封面插圖作者。?
李卓桓，谷歌開發(fā)者專家（機器學習領域）。清華大學本科，中歐國際工商學院EMBA，北京郵電大學計算機博士在讀。現任PreAngel合伙人，Plug and Play Ventures Partner，關注種子期AI創(chuàng)業(yè)項目。zixia BBS、嘰歪網創(chuàng)始人，曾任優(yōu)酷網首席科學家、水木清華BBS站長、ChinaRen系統工程師。擁有豐富的互聯網創(chuàng)業(yè)投資和編程經驗，著有《Linux網絡編程》《反垃圾郵件完全手冊》《智能問答與深度學習》《Chatbot從0到1：對話式交互設計實踐指南》等技術書。GitHub 8000+ Star 開源項目 Wechaty 作者。
朱金鵬，華為高級軟件工程師，前谷歌開發(fā)者專家（機器學習領域），從事Android系統和運行時設計開發(fā)9年，在Android系統、運行時、機器學習等領域都有較深入的研究和探索。積極參與谷歌技術社區(qū)活動并進行技術分享。歡迎關注作者的微信公眾號deepinthinking。
作者后記
市面上 TensorFlow 相關的中文技術書以及資料大多基于傳統的計算圖與會話機制，這讓不少初學者，尤其是剛學過機器學習課程的大學生望而卻步。因此，在 TensorFlow 正式支持即時運行模式之際，我認為有必要出現一本全新的入門手冊，幫助初學者及需要快速迭代模型的研究者，以 “即時執(zhí)行” 的視角快速入門 TensorFlow。這也是我編寫本手冊的初衷。
在我撰寫這本手冊時，我尤其注重詳略和編排上的處理，希望將 TensorFlow 中最高頻使用的功能和知識點，以一個循序漸進、符合學習習慣的方式來展示給大家。這樣即使是在僅 2～3 個小時的現場教學活動中，參與者也能迅速掌握 TensorFlow 的開發(fā)要領。示例代碼也經過了反復推敲，使其盡可能地簡短而富有表現力。這本手冊的名稱《簡明的 TensorFlow 2》一方面突出 TensorFlow 2 的簡明特色，另一方面也體現了我在編寫過程中對“簡明性”的追求。
谷歌開發(fā)者專家項目中的其他成員、谷歌開發(fā)者關系團隊和 TensorFlow 工程團隊為這本手冊的編寫提供了大量關鍵的幫助。JavaScript和Android領域的領域專家李卓桓和朱金鵬以他們在業(yè)界的出色實力，為本書添加了大量實際部署和應用層面的專題。TensorFlow的工程師們（尤其是Tiezhen Wang）也為本書的各種技術細節(jié)和專題選取提供了大量意見。這使得本手冊從 2018 年發(fā)布的小型入門指南逐漸成長為一本內容全面的 TensorFlow 技術手冊和開發(fā)指導。
本書封面的雪豹插圖也由我親自繪制。雪豹是主要分布于我國高海拔山地的大型貓科動物，有“雪山之王”之稱。希望本書也能帶領你勇攀 TensorFlow 的高峰，進一步領略機器學習的精彩。
本次為大家?guī)?本正版新書。快來發(fā)表你的評論，10月12日23點前，評論點贊數前5名的讀者將獲贈正版圖書1本！！！
當然也可以直接購買這本書，鏈接：
總結
以上是生活随笔為你收集整理的（赞助5本）谷歌官方推荐的 TensorFlow 2 “豹书”来了！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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