TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》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。

第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时，第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外，第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。

《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师，希望了解深度学习的大数据平台工程师，对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。

作者简介

郑泽宇，2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获卡内基梅隆大学计算机硕士学位，前谷歌高级工程师，现为才云科技(Caicloud.io)联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题，带领团队成功开发国内成熟的分布式TensorFlow深度学习平台，在机器学习、人工智能领域有着丰富的经验。

梁博文，谷歌工程师。2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获哥伦比亚大学计算机硕士学位，同年加入谷歌翻译组，参与并领导了多个项目，负责了3个语言的翻译模型的研发工作，在自然语言处理方面有丰富经验，在统计翻译模型、神经网络翻译模型、语料数据清洗等方面均有深入研究。

精彩书评

终于等到这本TensorFlow技术书的升级。这本书和其他介绍技术框架的书不太一样，它从深度学习简介开始，一点一点深入到TensorFlow的使用，同时把算法和框架的使用结合起来，让读者在了解框架的同时，还能够更深入地了解深度学习算法的原理。示例代码注释详尽，语言风格通俗易懂，算法介绍由浅入深，可谓是难得的好书。

——冯博 TalkingData 数据科学家

本书由浅入深，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优选参考资料。

——陈迪豪第四范式先知平台架构师

Google的每一次技术发布，都会成为万众瞩目的焦点。TensorFlow从开源到现在，已经吸引了众多开发者、机器学习爱好者、科研和企业用户贡献代码，新功能如雨后春笋般出现，迭代周期之短，响应速度之快，业界少有。其独特的张量（Tensor）和图（Graph）构建算法模型的方式让人耳目一新，给模型设计者更大的自由度。TensorFlow的入门学习资源也琳琅满目，让人无从选择，《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》这本书，从基本概念到完整模型，从抽象理论到工程实现，涵盖了图像、文本领域的常用方法，以及可视化和分布式计算等高级主题，相信开卷之后大有裨益，助力开发者完成产品级应用落地。

——赵永科阿里云资深研发工程师

Google的深度学习开源方案TensorFlow近年来在人工智能领域被广泛使用并大放异彩。本书不仅对深度神经网络的底层技术做了讲解，还提供了TensorFlow在图像处理、语义理解、性能加速、数据可视化等方面的实战案例，浓缩了大量开发知识和实践经验，是一本非常有参考价值的TensorFlow中文著作。

陈运文达观数据董事长兼CEO

TensorFlow作为主流的深度学习框架，已经被积极地应用于各类商业产品中，成为机器学习工程师必须了解的知识。本书不仅介绍了深度学习的发展及应用，还提供了环境搭建教程及实际问题的解决技巧。本书避免了晦涩数学公式所带来的负担，通俗易懂。建议想要入门并了解深度学习理论和应用的朋友们阅读！

——赵越普华永道高级数据科学家

本书作者以美国知名大学读研的学识、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非常受欢迎的深度学习框架TensorFlow的相关知识，提供了多种场景的应用实例，是深度学习应用领域的代表性作品。

——向光北京数问科技有限公司创始人、CEO，

Carnegie Mellon University计算机博士

这是一本关于TensorFlow实战的书，通俗易懂，深入浅出，强烈建议大家持卷品读！

——唐建蒙特利尔大学深度学习算法中心助理教授