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第1篇 深度学习与TensorFlow基础2

第1章 快速了解人工智能与TensorFlow2

1.1什么是深度学习2

1.2 TensorFlow是做什么的3

1.3 TensorFlow的特点4

1.4其他深度学习框架特点及介绍5

1.5如何通过本书学好深度学习6

1.5.1深度学习怎么学6

1.5.2如何学习本书7

第2章 搭建开发环境8

2.1下载及安装Anaconda开发工具8

2.2在Windows平台下载及安装TensorFlow11

2.3 GPU版本的安装方法12

2.3.1安装CUDA软件包12

2.3.2安装cuDNN库13

2.3.3测试显卡14

2.4熟悉Anaconda 3开发工具15

2.4.1快速了解Spyder16

2.4.2快速了解Jupyter Notebook18

第3章 TensorFlow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例19

3.1实例1：从一组看似混乱的数据中找出y？2x的规律19

3.1.1准备数据20

3.1.2搭建模型21

3.1.3迭代训练模型23

3.1.4使用模型25

3.2模型是如何训练出来的25

3.2.1模型里的内容及意义25

3.2.2模型内部的数据流向26

3.3了解TensorFlow开发的基本步骤27

3.3.1定义输入节点的方法27

3.3.2实例2：通过字典类型定义输入节点28

3.3.3实例3：直接定义输入节点28

3.3.4定义“学习参数”的变量29

3.3.5实例4：通过字典类型定义“学习参数”29

3.3.6定义“运算”29

3.3.7优化函数，优化目标30

3.3.8初始化所有变量30

3.3.9迭代更新参数到最优解31

3.3.10测试模型31

3.3.11使用模型31

第4章 TensorFlow编程基础32

4.1编程模型32

4.1.1了解模型的运行机制33

4.1.2实例5：编写hello world程序演示session的使用34

4.1.3实例6：演示with session的使用35

4.1.4实例7：演示注入机制35

4.1.5建立session的其他方法36

4.1.6实例8：使用注入机制获取节点36

4.1.7指定GPU运算37

4.1.8设置GPU使用资源37

4.1.9保存和载入模型的方法介绍38

4.1.10实例9：保存/载入线性回归模型38

4.1.11实例10：分析模型内容，演示模型的其他保存方法40

4.1.12检查点（Checkpoint）41

4.1.13实例11：为模型添加保存检查点41

4.1.14实例12：更简便地保存检查点44

4.1.15 模型操作常用函数总结45

4.1.16 TensorB oard可视化介绍45

4.1.17实例13：线性回归的TensorBoard可视化46

4.2 TensorFlow基础类型定义及操作函数介绍48

4.2.1张量及操作49

4.2.2算术运算函数55

4.2.3矩阵相关的运算56

4.2.4复数操作函数58

4.2.5规约计算59

4.2.6分割60

4.2.7序列比较与索引提取61

4.2.8错误类62

4.3共享变量62

4.3.1共享变量用途62

4.3.2使用get-variable获取变量63

4.3.3实例14：演示get variable和Variable的区别63

4.3.4实例15：在特定的作用域下获取变量65

4.3.5实例16：共享变量功能的实现66

4.3.6实例17：初始化共享变量的作用域67

4.3.7实例18：演示作用域与操作符的受限范围68

4.4实例19：图的基本操作70

4.4.1建立图70

4.4.2获取张量71

4.4.3获取节点操作72

4.4.4获取元素列表73

4.4.5获取对象73

4.4.6练习题74

4.5配置分布式TensorFlow74

4.5.1分布式TensorFlow的角色及原理74

4.5.2分布部署TensorFlow的具体方法75

4.5.3实例20：使用TensorFlow实现分布式部署训练75

4.6动态图（Eager）81

4.7数据集（tf.data）82

第5章 识别图中模糊的手写数字（实例21）83

5.1导入图片数据集84

5.1.1 MNIST数据集介绍84

5.1.2下载并安装MNIST数据集85

5.2分析图片的特点，定义变量87

5.3构建模型87

5.3.1定义学习参数87

5.3.2定义输出节点88

5.3.3定义反向传播的结构88

5.4训练模型并输出中间状态参数89

5.5测试模型90

5.6保存模型91

5.7读取模型92

第2篇 深度学习基础——神经网络96

第6章 单个神经元96

6.1神经元的拟合原理96

6.1.1正向传播98

6.1.2反向传播98

6.2激活函数——加入非线性因素，解决线性模型缺陷99

6.2.1 Sigmoid函数99

6.2.2 Tanh函数100

6.2.3 ReLU函数101

6.2.4 Swish函数103

6.2.5激活函数总结103

6.3 softmax算法——处理分类问题103

6.3.1什么是softmax104

6.3.2 softmax原理104

6.3.3常用的分类函数105

6.4损失函数——用真实值与预测值的距离来指导模型的收敛方向105

6.4.1损失函数介绍105

6.4.2 TensorFlow中常见的loss函数106

6.5 softmax算法与损失函数的综合应用108

6.5.1实例22：交叉熵实验108

6.5.2实例23： one hot实验109

6.5.3实例24： sparse交叉熵的使用110

6.5.4实例25：计算loss值110

6.5.5练习题111

6.6梯度下降——让模型逼近最小偏差111

6.6.1梯度下降的作用及分类111

6.6.2 TensorFlow中的梯度下降函数112

6.6.3退化学习率——在训练的速度与精度之间找到平衡113

6.6.4实例26：退化学习率的用法举例114

6.7初始化学习参数115

6.8单个神经元的扩展——Maxout网络116

6.8.1 Maxout介绍116

6.8.2实例27：用Maxout网络实现MNIST分类117

6.9练习题118

第7章 多层神经网络——解决非线性问题119

7.1线性问题与非线性问题119

7.1.1实例28：用线性单分逻辑回归分析肿瘤是良性还是恶性的119

7.1.2实例29：用线性逻辑回归处理多分类问题123

7.1.3认识非线性问题129

7.2使用隐藏层解决非线性问题130

7.2.1实例30：使用带隐藏层的神经网络拟合异或操作130

7.2.2非线性网络的可视化及其意义133

7.2.3练习题135

7.3实例31：利用全连接网络将图片进行分类136

7.4全连接网络训练中的优化技巧137

7.4.1实例32：利用异或数据集演示过拟合问题138

7.4.2正则化143

7.4.3实例33：通过正则化改善过拟合情况144

7.4.4实例34：通过增大数据集改善过拟合145

7.4.5练习题146

7.4.6 dropout——训练过程中，将部分神经单元暂时丢弃146

7.4.7实例35：为异或数据集模型添加dropout147

7.4.8实例36：基于退化学习率dropout技术来拟合异或数据集149

7.4.9全连接网络的深浅关系150

7.5练习题150

第8章 卷积神经网络——解决参数太多问题151

8.1全连接网络的局限性151

8.2理解卷积神经网络152

8.3网络结构153

8.3.1网络结构描述153

8.3.2卷积操作155

8.3.3池化层157

8.4卷积神经网络的相关函数158

8.4.1卷积函数tf.nn.conv2d158

8.4.2 padding规则介绍159

8.4.3实例37：卷积函数的使用160

8.4.4实例38：使用卷积提取图片的轮廓165

8.4.5池化函数tf nn.max_pool （avg_pool）167

8.4.6实例39：池化函数的使用167

8.5使用卷积神经网络对图片分类170

8.5.1 CIFAR介绍171

8.5.2下载CIFAR数据172

8.5.3实例40：导入并显示CIFAR数据集173

8.5.4实例41：显示CIFAR数据集的原始图片174

8.5.5 cifar10_nput的其他功能176

8.5.6在TensorFlow中使用queue176

8.5.7实例42：协调器的用法演示178

8.5.8实例43：为session中的队列加上协调器179

8.5.9实例44：建立一个带有全局平均池化层的卷积神经网络180

8.5.10练习题183

8.6反卷积神经网络183

8.6.1反卷积神经网络的应用场景184

8.6.2反卷积原理184

8.6.3实例45：演示反卷积的操作185

8.6.4反池化原理188

8.6.5实例46：演示反池化的操作189

8.6.6实例47：演示gradients基本用法192

8.6.7实例48：使用gradients对多个式子求多变量偏导192

8.6.8实例49：演示梯度停止的实现193

8.7实例50：用反卷积技术复原卷积网络各层图像195

8.8善用函数封装库198

8.8.1实例51：使用函数封装库重写CIFAR卷积网络198

8.8.2练习题201

8.9深度学习的模型训练技巧201

8.9.1实例52：优化卷积核技术的演示201

8.9.2实例53：多通道卷积技术的演示202

8.9.3批量归一化204

8.9.4实例54：为CIFAR图片分类模型添加BN207

8.9.5练习题209

第9章 循环神经网络——具有记忆功能的网络210

9.1了解RNN的工作原理210

9.1.1了解人的记忆原理210

9.1.2 RNN网络的应用领域212

9.1.3正向传播过程212

9.1.4随时间反向传播213

9.2简单RNN215

9.2.1实例55：简单循环神经网络实现——裸写一个退位减法器215

9.2.2实例56：使用RNN网络拟合回声信号序列220

9.3循环神经网络（RNN）的改进225

9.3.1 LSTM网络介绍225

9.3.2窥视孔连接（Peephole）228

9.3.3带有映射输出的STMP230

9.3.4基于梯度剪辑的cell230

9.3.5 GRU网络介绍230

9.3.6 Bi-RNN网络介绍231

9.3.7基于神经网络的时序类分类CTC232

9.4 TensorFlow实战RNN233

9.4.1 TensorFlow中的cell类233

9.4.2通过cell类构建RNN234

9.4.3实例57：构建单层LSTM网络对MNIST数据集分类239

9.4.4实例58：构建单层GRU网络对MNIST数据集分类240

9.4.5实例59：创建动态单层RNN网络对MNIST数据集分类240

9.4.6 实例60：静态多层LSTM对MNIST数据集分类241

9.4.7实例61：静态多层RNN-LSTM连接GRU对MNIST数据集分类242

9.4.8实例62：动态多层RNN对MNIST数据集分类242

9.4.9练习题243

9.4.10实例63：构建单层动态双向RNN对MNIST数据集分类243

9.4.11实例64：构建单层静态双向RNN对MNIST数据集分类244

9.4.12实例65：构建多层双向RNN对MNIST数据集分类246

9.4.13实例66：构建动态多层双向RNN对MNIST数据集分类247

9.4.14初始化RNN247

9.4.15 优化RNN248

9.4.16实例67：在GRUCell中实现LN249

9.4.17 CTC网络的loss—— ctc loss251

9.4.18 CTCdecoder254

9.5实例68：利用BiRNN实现语音识别255

9.5.1语音识别背景255

9.5.2获取并整理样本256

9.5.3训练模型265

9.5.4练习题272

9.6实例69：利用RNN训练语言模型273

9.6.1准备样本273

9.6.2构建模型275

9.7语言模型的系统学习279

9.7.1统计语言模型279

9.7.2词向量279

9.7.3 word2vec281

9.7.4实例70：用CBOW模型训练自己的word2vec283

9.7.5实例71：使用指定侯选采样本训练word2vec293

9.7.6练习题296

9.8处理Seq2Seq任务296

9.8.1 Seq2Seq任务介绍296

9.8.2 Encoder-Decoder框架297

9.8.3实例72：使用basic_ rnn seq2seq拟合曲线298

9.8.4实例73：预测当天的股票价格306

9.8.5基于注意力的Seq2Seq310

9.8.6实例74：基于Seq2Seq注意力模型实现中英文机器翻译313

9.9实例75：制作一个简单的聊天机器人339

9.9.1构建项目框架340

9.9.2准备聊天样本340

9.9.3预处理样本340

9.9.4训练样本341

9.9.5测试模型342

9.10时间序列的高级接口TFTS344

第10章 自编码网络——能够自学习样本特征的网络346

10.1自编码网络介绍及应用346

10.2最简单的自编码网络347

10.3自编码网络的代码实现347

10.3.1实例76：提取图片的特征，并利用特征还原图片347

10.3.2线性解码器351

10.3.3实例77：提取图片的二维特征，并利用二维特征还原图片351

10.3.4实例78：实现卷积网络的自编码356

10.3.5练习题358

10.4去噪自编码359

10.5去噪自编码网络的代码实现359

10.5.1实例79：使用去噪自编码网络提取MNIST特征359

10.5.2练习题363

10.6栈式自编码364

10.6.1栈式自编码介绍364

10.6.2栈式自编码在深度学习中的意义365

10.7深度学习中自编码的常用方法366

10.7.1代替和级联366

10.7.2自编码的应用场景366

10.8去噪自编码与栈式自编码的综合实现366

10.8.1实例80：实现去噪自编码367

10.8.2实例81：添加模型存储支持分布训练375

10.8.3小心分布训练中的“坑”376

10.8.4练习题377

10.9变分自编码377

10.9.1什么是变分自编码377

10.9.2实例82：使用变分自编码模拟生成MNIST数据377

10.9.3练习题384

10.10条件变分自编码385

10.10.1什么是条件变分自编码385

10.10.2实例83：使用标签指导变分自编码网络生成MNIST数据385

第3篇 深度学习进阶392

第11章 深度神经网络392

11.1深度神经网络介绍392

11.1.1深度神经网络起源392

11.1.2经典模型的特点介绍393

11.2 GoogLeNet模型介绍394

11.2.1 MLP卷积层394

11.2.2全局均值池化395

11.2.3 Inception原始模型396

11.2.4 Inception v1模型396

11.2.5 Inception v2模型397

11.2.6 Inception v3模型397

11.2.7 Inception v4模型399

11.3残差网络（ResNet）399

11.3.1残差网络结构399

11.3.2残差网络原理400

11.4 Inception-ResNet-v2结构400

11.5 TensorFlow中的图片分类模型库——slim400

11.5.1获取models中的slim模块代码401

11.5.2 models中的Slim目录结构401

11.5.3 slim中的数据集处理403

11.5.4实例84：利用slim读取TFRecord中的数据405

11.5.5在slim中训练模型407

11.6使用slim中的深度网络模型进行图像的识别与检测410

11.6.1实例85：调用Inception ResNet v2模型进行图像识别410

11.6.2实例86：调用VGG模型进行图像检测413

11.7实物检测模型库——Object Detection API417

11.7.1准备工作418

11.7.2实例87：调用Object Detection API进行实物检测421

11.8实物检测领域的相关模型425

11.8.1 RCNN基于卷积神经网络特征的区域方法426

11.8.2 SPP-Net：基于空间金字塔池化的优化RCNN方法426

11.8.3 Fast-R-CNN快速的RCNN模型426

11.8.4 YOLO：能够一次性预测多个位置和类别的模型427

11.8.5 SSD：比YOLO更快更准的模型428

11.8.6 YOLO2： YOLO的升级版模型428

11.9机器自己设计的模型（NASNet）428

第12章 对抗神经网络（GAN）430

12.1 GAN的理论知识430

12.1.1生成式模型的应用431

12.1.2 GAN的训练方法431

12.2 DCGAN——基于深度卷积的GAN432

12.3 InfoGAN和ACGAN：指定类别生成模拟样本的GAN432

12.3.1 InfoGAN：带有隐含信息的GAN432

12.3.2 AC-GAN：带有辅助分类信息的GAN433

12.3.3实例88：构建InfoGAN生成MNIST模拟数据434

12.3.4练习题440

12.4 AEGAN：基于自编码器的GAN441

12.4.1 AEGAN原理及用途介绍441

12.4.2实例89：使用AEGAN对MNIST数据集压缩特征及重建442

12.5 WGAN-GP：更容易训练的GAN447

12.5.1 WGAN：基于推土机距离原理的GAN448

12.5.2 WGAN-GP：带梯度惩罚项的WGAN449

12.5.3实例90：构建WGAN-GP生成MNIST数据集451

12.5.4练习题455

12.6 LSGAN（最小乘二GAN）：具有WGAN同样效果的GAN455

12.6.1 LSGAN介绍455

12.6.2实例91：构建LSGAN生成MNIST模拟数据456

12.7 GAN-cls：具有匹配感知的判别器457

12.7.1 GAN-cls的具体实现458

12.7.2实例92：使用GAN-cls技术实现生成标签匹配的模拟数据458

12.8 SRGAN——适用于超分辨率重建的GAN461

12.8.1超分辨率技术461

12.8.2实例93： ESPCN实现MNIST数据集的超分辨率重建463

12.8.3实例94： ESPCN实现flowers数据集的超分辨率重建466

12.8.4实例95：使用残差网络的ESPCN472

12.8.5 SRGAN的原理477

12.8.6实例96：使用SRGAN实现 flowers数据集的超分辨率修复477

12.9 GAN网络的高级接口TFGAN485

12.10总结486