本书从TensorFlow 2.0的基础知识讲起，深入介绍TensorFlow 2.0的进阶实战，并配合项目实战案例，重点介绍使用TensorFlow 2.0的新特性进行机器学习的方法，使读者能够系统地学习机器学习的相关知识，并对TensorFlow 2.0的新特性有更深入的理解。本书共14章，主要介绍机器学习、TensorFlow 2.0基础、张量、数据层、CNN等内容，中间还穿插了机器学习中常见的图形识别、文本处理和对抗训练等实例，以帮助读者理解TensorFlow 2.0。本书着重介绍了在TensorFlow 2.0中使用Keras的方法，Keras是TensorFlow 2.0中的重点概念，十分有必要对其进行学习。本书内容通俗易懂、案例丰富、实用性强，特别适用于TensorFlow 2.0的入门者和进阶者，以及有志从事机器学习的爱好者，本书还适合用作相关机构的培训教材。

赵铭
互联网20年从业者，目前就职于医疗大数据行业，从事数据仓库、数据分析和知识图谱等方面的研究。跟进了多个从0到1的项目，在项目调研、项目执行、项目推广和项目维护工作中均有不同程度的参与。曾在人人网担任基础架构工程师，在粉丝网担任SRE部门开发工程师。在多年的工作中，积累了一定的开发经验。欧铁军：拥有15年软件和互联网工作背景。曾任IBM中国研究院研究员、高级软件工程师，成功完成多个IBM产品线的前沿研究工作，并在供应链、业务流程、智慧城市领域实施了多个大型项目；曾任国美库巴网CTO，在国美收购库巴网一案中起到了关键作用。在之后的几年里，分别在3家创业公司担任CTO，带领团队在云计算、O2O、C2B领域完成了多次技术攻关。拥有多项计算机工程领域专利，发表了多篇学术论文。

人工智能（AI）作为一个热门行业的发展现状，以及本章将要涉及的一些基本概念和流程的介绍。



第1章 人工智能的概念

机器学习的基本概念，它与传统计算机程序的区别在于不需要人工设定规则，而是通过训练数据让模型自我学习和推断。机器学习的过程包括选择合适的模型、评估函数优劣并找到最佳函数。监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三种类型，分别应用于标记数据的分类、回归预测、未标记数据的聚类分析以及基于历史经验的决策制定。这些方法在不同场景中有着广泛的应用。



1.1 机器学习

人工神经网络（ANN），它是模仿生物神经网络的结构和功能的数字化模型，用于实现机器学习。神经网络通过模拟生物大脑中的神经元连接和信息传递，进行数据处理和决策制定。训练过程包括不断调整网络参数，减少预测误差，最终得到一个高准确率的模型。这个流程包括输入数据、权重分配、激活函数应用、损失计算、反向传播和参数更新等步骤，目的是优化网络性能，对新数据做出准确预测。



1.2 神经网络

两种流行深度学习框架TensorFlow和PyTorch的特点。TensorFlow由Google开发，用户多、社区活跃，有Python和C++接口，教程完善，最新版2.0简化了模型构建，强调跨平台通用性和便捷的模型保存方式。PyTorch源于Torch，以Python编写，灵活支持动态图，提供强大的GPU加速，且利于动态神经网络实现。



1.3 常用的深度学习框架

TensorFlow是一个强大的符号数学系统，广泛应用于机器学习算法。它有层级结构，可在不同设备上运行，支持高速计算。本章会讲解如何在Linux和Windows系统中安装2.0版本的CPU和GPU版。



第2章 TensorFlow初探

在Linux系统中安装TensorFlow 2.0的步骤，包括检查环境需求、升级pip到至少10.0.0版本，以及直接安装TensorFlow 2.0的命令代码。



2.1 在Linux系统中安装TensorFIow 2.0

在Linux系统中安装TensorFlow 2.0 GPU版本的步骤，包括安装Nvidia驱动、CUDA和cuDNN。首先，需要确保安装了410.48以上版本的Nvidia驱动，并禁用Ubuntu自带驱动。接着，更新配置并验证驱动安装。然后，下载并安装CUDA，将其路径添加到动态链接库和环境变量中，使更改生效。最后，下载并安装cuDNN，完成所有步骤后，安装TensorFlow 2.0的GPU版本。



2.2 在Linux系统中安装TensorFIow 2.0的GPU版本

在Windows系统中安装TensorFlow 2.0的步骤，包括使用Anaconda创建Python环境和更新TensorFlow到最新版本。首先，确保满足Anaconda和TensorFlow的最低要求，然后下载并运行Anaconda安装程序，按照提示逐步完成安装。安装完成后，在命令行中测试Anaconda是否成功安装，并检查已安装的环境变量。接着，通过conda搜索并安装所需的Python版本，这里选择的是3.5版本。激活新创建的TensorFlow环境后，确认该环境已被添加到Anaconda中，并检测环境中Python的版本。最后，使用pip命令更新TensorFlow到最新版。



2.3 在Windows系统中安装TensorFIow 2.0

如何在Windows系统中安装TensorFlow 2.0的GPU版本。首先确认计算机有Nvidia GPU，然后通过命令行构建TensorFlow 2.0的GPU环境，安装所需的CUDA Toolkit、cuDNN和TensorFlow-gpu，最后测试安装是否成功。



2.4 在Windows系统中安装TensorFIow 2.0的GPU版本

TensorFlow这一章节的主要内容，它涵盖了该主题的基础概念，为读者提供了一个简单的入门指南。通过阅读本章，读者可以对TensorFlow有一个初步的理解，为后续深入学习打下基础。



第3章 TensorFlow的基础概念

张量是TensorFlow的核心组件，所有操作基于张量完成。在TensorFlow 2.0中，所有的操作需导入TensorFlow，并默认启用Eager模式。张量表现为tf.Tensor对象，类似NumPy数组，具有数据类型和形状，且可以利用丰富的操作库进行处理。每个Tensor都有形状和类型，可以通过代码验证。与NumPy数组的区别在于张量支持GPU、不可变性以及转换便捷。



3.1 张量

使用GPU加速TensorFlow操作的方法。当没有明确指定时，TensorFlow会自动选择CPU或GPU执行操作，并在必要时复制张量。可以通过Tensor.device获取张量所在的设备信息，以及使用tf.device来显式地将操作分配到特定的设备上。



3.2 GPU加速

tf.data.Dataset API用于构建数据管道，为机器学习模型提供数据。首先创建源数据集，可以使用工厂函数或从文件中读取数据。接着，通过应用map、batch和shuffle等转换函数对数据进行处理。最后，演示了如何迭代数据集，即使用tf.data.Dataset对象进行循环记录。这些操作是后续章节中频繁使用的数据预处理步骤。



3.3 数据集

TensorFlow 2.0中tf.keras作为构建神经网络的高级API，展示了创建全连接网络、自定义网络层、组合不同网络层以及利用自动求导计算梯度的示例代码和运行结果。这些内容有助于理解如何在实际应用中设计和优化机器学习模型。



3.4 自定义层

多层感知器（MLP）是前馈人工神经网络模型，能将多个输入映射到单个输出。虽然前面章节展示了使用TensorFlow 2.0构建单层神经网络的方法，但仅靠单层可能无法确保高准确率。因此，需要使用多层感知器来提升模型的准确性。



第4章 TensorFlow与多层感知器

机器学习中的基础多层感知器(MLP)网络在回归分析和分类任务的应用实例。首先，在回归分析中，通过TensorFlow 2.0导入数据集并构建模型，结果显示模型输出正确。接着进行多次训练，并汇总结果，验证模型性能。其次，在分类任务部分，同样导入数据集并配置模型，校验后开始训练。随着训练次数增加，模型的损失率下降，精度上升，展示了机器学习通过反复训练不断优化的过程。



4.2 基础MLP网络

本章节构建了一个基础的数据分析模型，通过导入数据集、配置模型并进行训练，得到对比值曲线图。这个模型将在后续章节中与优化后的模型进行结果对比。



4.3 基础模型

神经网络和深度学习模型训练中权重初始化的重要性。通过TensorFlow 2.0，作者展示了如何导入数据集、构建模型并进行权重初始化。使用he_normal方法的正态分布对权重进行设置，实验结果显示不同的权重初始化会对分析结果产生影响。合适的初始权重值能优化数据分析效果和减少学习时间。



4.4 权重初始化

sigmoid激活函数在神经网络中的作用，它能够激活部分神经元并传递信息到下一层，使得神经网络能处理非线性问题。通过实例，使用sigmoid函数的模型对数据集进行训练，结果显示指定激活函数对结果精确度有明显影响，说明sigmoid适用于该数据集的分析。



4.5 激活函数

批标准化在神经网络中的应用，它能解决模型参数变化导致隐藏层输出分布改变的问题，让后续层无需不断适应。通过构建批标准化模型并训练，结果如图4-4所示，对比未使用批标准化的情况，可以看出批标准化能提升模型的精度和训练速度。



4.6 批标准化

dropout，它是深度神经网络中的一种优化技术，通过随机关闭一部分节点来减轻过拟合、增强模型泛化能力。在构建批标准化模型时，使用dropout可以设置每个层的失活率（rate），如0.2，以确保训练过程中的正则化效果。图4-5展示了应用dropout后的训练结果，通过这种方式，网络在学习过程中能更好地避免节点间过度依赖，从而提升整体性能。



4.7 dropout

在数据规模较大时，单个模型效果不理想，TensorFlow 2.0提供了模型集成算法来改善。通过构建批标准化模型并使用投票法（如软投票输出类概率），能结合多个模型的优势提升预测准确性。使用accuracy_score函数评估模型，当样本完全匹配真实标签时返回1.0，否则为0.0。



4.8 模型集成

优化器在机器学习中的作用，它是一个包含训练特定模型所需额外信息的扩展类。通过初始化参数，优化器能提升模型训练的速度和性能。选择合适的优化器是重要的优化策略。文中使用SGD优化器作为例子，展示了其如何验证模型收敛性并调整学习速率以达到最优表现。运行代码后，结果显示应用优化器后，训练效果得到改善，执行时间也有所减少。这一章节通过实例进一步阐述了多层感知器（MLP）网络的知识，有助于读者巩固和理解先前所学的内容。



4.9 优化器

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，它包含卷积计算，并且具有前馈神经网络的结构。



第5章 TensorFlow与卷积神经网络

如何使用MNIST数据集构建卷积神经网络（CNN）的基础模型。首先，需要准备MNIST数据集，这是一个包含250个手写数字的常用数据集，由高中生和人口普查局工作人员的手写样本组成。接着，通过编写代码来创建并验证数据集，然后打印出部分图像示例，如图5-1所示，这些图像将用于训练和测试CNN模型。



5.1 基础卷积神经网络

卷积层在深度学习中的作用和构建过程。通过一个实例，展示了如何使用代码创建一个简单的卷积层，并解释了卷积层对于训练模型的重要性。卷积层包含多个卷积单元，这些单元利用反向传播算法进行优化，逐步提取输入数据的复杂特征。



5.2 卷积层的概念及示例

卷积神经网络中的池化层概念，它通过降采样减少输入特征的维度。在示例代码中，采用每2个元素划分出2×2区块并取最大值的池化方式，添加到卷积层后，运行结果显示出池化层已成功应用。



5.3 池化层的概念及示例

全连接层（FC）的作用是基于卷积层和池化层学习的特征进行分类，并将这些特征映射到特定样本标记空间。通过在池化层代码基础上添加全连接层的示例，展示了如何使用默认参数执行相关代码，以及运行结果中全连接层的情况展示。



5.4 全连接层的概念及示例

机器学习中模型的概念，它是一个函数，能对输入数据进行处理并输出结果。构建问题的多个模型后，选择适合的模型是关键。本节通过在上一节的基础上添加全连接层的例子来说明模型的配置和训练过程。运行代码后，多次训练的结果以图像形式展示，形象地呈现了训练效果。



5.5 模型的概念、配置及训练

自编码器是一种机器学习模型，它通过将输入信息作为学习目标来实现表征学习，目的是对数据进行压缩和解压，同时保留关键特征。



第6章 TensorFlow自编码器

卷积自编码器，它使用卷积层代替全连接层来处理MNIST数据集，目的是提升速度和准确性。通过展示代码和运行结果，解释了如何构建、训练以及测试模型，最终得到如图6-2所示的卷积自编码器运行效果。



6.2 卷积自编码器

TensorFlow 2.0与1.x版本的显著变化，其中最突出的是广泛采用Keras作为主要的高级API，这使得使用TensorFlow变得更加简便。这一章节会简要地介绍这些新的API。



第7章 TensorFlow高级编程

Keras库，这是一个使用Python编写的深度学习模型设计工具，支持TensorFlow、CNTK和Theano。Keras有易用、模块化和可扩展的优点，是TensorFlow 2.0推荐的网络构建方式。它包含各种常见的神经网络层。章节中通过示例代码展示了如何使用Keras构造数据、处理样本权重和类权重，以及回调功能在训练过程中的应用，包括如何自定义回调以实现特定需求，如根据模型精度达到一定水平时发送通知。



7.1 Keras基础

Keras函数式API的使用方法和适用场景。它允许构建复杂的模型，如多输出模型。首先，通过一个简单的网络示例展示了如何使用函数式API创建并运行模型。接着，说明了如何利用该API抽离出单个层来构建独立模型，并给出实例分析。此外，还介绍了如何将整个模型视为一层在网络中应用。然后，讨论了两种实际生产中常见的复杂网络：多输入多输出模型和残差网络的构建方法及其特点。通过这些示例，展示了函数式API在处理各种模型结构时的强大灵活性。



7.2 函数式API

Keras自定义网络层和模型的使用方法。首先通过构建简单网络，展示了如何使用Keras创建并调整网络参数。接着，说明了如何使用add_weight函数创建带有权重的网络，并演示了设置不可训练权重的情况。此外，还讨论了在未知网络维度时，如何通过重写build()函数来动态构建网络。最后，讲解了如何使用Layer和Model类分别定义内部计算块和外部模型，以创建自定义的变分自编码器（VAE），并展示了自定义训练方法的实现。



7.3 使用Keras自定义网络层和模型

Keras模型训练的基本流程和自定义指标的方法。首先，通过构建和训练模型的代码示例说明了训练过程。接着，讲解了如何通过继承metric类并重写初始化函数来自定义损失率等指标，并提供了相关代码运行结果。此外，还讨论了在大型数据集上使用validation_split划分验证数据的技巧及其应用实例。最后，展示了自定义训练和验证循环的实现方式以及在模型中添加自定义loss的方法，并给出了相应的代码示例和运行结果。



7.4 Keras训练模型

如何在Keras中保存和加载深度学习模型，包括保存整个模型、模型结构、参数以及使用检查点文件管理训练进度的方法。通过实例展示了不同保存方式的代码，并验证了模型在保存和读取后的一致性。此外，还提及了无法保存和序列化子类模型结构的问题。Keras框架因其易用性和灵活性，便于快速构建和训练深度学习网络。



7.5 Keras模型的保存

TensorFlow在文本分类领域的应用，通过实例对前面学习的知识进行回顾和实践。这一章将详细讲解如何使用TensorFlow进行文本数据处理、模型构建和训练，以便进行文本分类任务。



第8章 TensorFlow文本分类

使用TensorFlow 2.0进行文本分类的步骤，包括下载IMDB数据集、创建词与ID匹配字典、准备分类数据、构建模型、训练及验证模型，并展示了预测结果的损失率和模型训练的精确度图表。



8.1 简单文本分类

卷积神经网络在文本分类中的应用，通过实例演示了如何使用Python和相关库构建和训练模型。首先导入数据并进行测试，接着对数据进行预处理，填充序列使其长度一致。然后构建基本的句子分类器，并对其进行训练。结果显示了模型的学习过程。进一步地，实验使用多核卷积网络进行文本分类，同样进行训练和结果展示。对比两种方法的训练结果，可以看出多核卷积网络能带来更显著的提升，提示在优化过程中可以考虑采用这种方法提高精确度。



8.2 卷积文本分类

RNN在文本分类任务中的应用，通过TensorFlow_Datasets构建数据集并划分训练测试集，对tokenizer进行字符处理和ID转换后，使用序列模型构建RNN，训练过程中关注精确度和损失率的变化，并对比了有无padding情况下的模型表现，指出padding可能会影响预测结果。



8.3 RNN文本分类

TensorFlow 2.0在图像处理领域的应用，并通过两个实例来展示其在机器学习中的使用方法。这一章将详细讲解如何利用这个强大的工具进行图像操作和分析。



第9章 TensorFlow图像处理

使用Fashion MNIST数据集进行图像分类的过程，该数据集包含70000个28x28像素的灰度服装图像，分为10个类别。首先导入数据集并查看其格式，然后对数据进行探索，了解训练集中有60000个图像。在构建模型前，需要处理数据以确保模型准确性和训练精度。通过代码展示了如何将图像和分类对应，并显示了图像与类别的关系图。接着构建网络模型并进行训练和验证，最终得到一个能够对新图像进行分类的模型，例如，在一次验证中，模型对一个图像的分类预测准确率为84%。通过批量验证多个图像，发现模型在某些类别上的识别率有待提高，可能需要增加训练次数来提升准确性。



9.1 图像分类

图像识别是机器学习中的重要应用，通过大量数据训练模型模仿人类神经分辨能力来识别图片。本节使用卷积神经网络对MNIST手写数字集进行示例，构建模型包含卷积层(Conv2D)和池化层(MaxPooling2D)，经过多轮训练后，模型准确率提升，成功识别测试图像，展示了机器学习的图像识别功能。



9.2 图像识别

生成对抗网络（GAN）是一种由生成器和判别器组成的神经网络，它们相互制约学习数据分布。通过示例，展示了使用Keras构建生成器和判别器的步骤，以及定义损失函数、优化器和训练模型的过程。最终，运行代码会得到对抗网络生成的图像示例。建议在练习时利用多个GPU进行加速并以GIF形式展示结果。



9.3 生成对抗网络

TensorFlow决策树一章的主要内容，该章节讲解了如何使用决策树和tf.estimator API来训练Boosted Trees模型。这种模型在回归分析和分类任务中表现出色，是机器学习领域广泛应用的高效方法之一。章节重点在于阐述集合技术在构建Boosted Trees模型中的应用。



第10章 TensorFlow决策树

使用Boosted Trees模型提升数据预测性能的过程，通过泰坦尼克数据集为例，展示了从加载数据、查看数据分布、分析特征关联、预处理数据到训练模型并比较效果的完整流程。结果显示， Boosted Trees模型能有效提高预测精确度，并且使用ROC曲线可以更直观地评估模型性能。



10.2 数据预测

过拟合和欠拟合是模型失真的两种常见情况，它们由数据量和数据间关系的复杂性引起。过拟合是指模型过度学习训练数据的细节，对新数据表现不佳；而欠拟合则是指模型没有充分捕捉数据的内在规律，性能低于预期。理解这两种现象有助于优化模型，防止因数据问题导致的预测不准确。



第11章 TensorFlow过拟合和欠拟合

过拟合和欠拟合的基本概念：过拟合指模型学习能力过强，过度捕捉数据特点影响泛化；欠拟合则表示模型能力不足，无法提取规律导致泛化弱。欠拟合原因包括模型复杂度过低、特征量少；过拟合原因为样本选取不当、噪声干扰、不合理假设或参数过多使模型复杂度高。



11.1 过拟合和欠拟合的基本概念

过拟合和欠拟合在实际例子中的表现，通过对比不同容量的模型在电影评论分类网络上的训练结果，说明了网络容量越大越容易过拟合的现象。大模型虽然能更快地适应训练数据，但过度的学习可能导致对新数据的表现变差。



11.2 过拟合和欠拟合

深度学习模型优化的方法，包括dropout和L2正则化。dropout通过随机删除隐藏层节点来降低过拟合，而L2正则化则是通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型复杂度，防止过拟合。实验对比了不同模型的性能，结果显示dropout和L2正则化模型有较好的优化效果，选择哪种方法取决于具体的应用场景。



11.3 优化方法

使用TensorFlow处理结构化数据的方法，包括准备数据集、验证数据、划分训练和测试集，以及构建数据处理pipeline的步骤。通过一个实例，展示了如何使用克利夫兰临床基金会的心脏病数据集，进行二元分类任务的模型建立前的数据预处理工作。



第12章 TensorFlow结构化数据

数字列是表示真正有价值的特征的最简单列，在使用时模型会接收数据框中未更改的列值。通过代码示例展示了数字列的用法和运行结果。



12.1 数字列

在某些情况下，需要将数字值分到不同的类别以便直接输入模型，这时可以使用bucketized列来根据数值范围创建分类。通过示例代码展示了如何操作并得到结果。



12.2 bucketized列

在数据集中处理类别列的方法，例如字符串表示的'thal'需要转换为数值以便模型使用。通过类别列，可以将字符串转化为单热编码形式，实现数据映射。提供的代码示例展示了这一过程的实际操作。



12.3 类别列

嵌入列这一概念，它是将数据表示为低维度密集向量的方法，适用于存在多个可能值的分类列。在处理多类别问题时，使用嵌入列能有效地训练神经网络。通过示例代码运行结果展示，当面对大量类别的分类任务时，嵌入列有助于改善模型的表现和数据处理效率。



12.4 嵌入列

使用categorical_column_with_hash_bucket表示大量值分类列的方法，它通过计算输入字符串的哈希值并选择一定数量的桶进行编码。这种方法能减少实际类别数量，但可能存在冲突，不同的字符串可能被映射到同一个桶，使用时需注意数据校验。



12.5 哈希特征列

交叉功能列的概念，它能让模型为每个特征组合学习权重。通过一个例子，展示了如何使用age_buckets和thal特性来创建这种列。虽然 crossed_column 会构建所有可能的特征组合，但实际存储时，会借助 hashed_column 技术来控制表的大小，以节省资源。



12.6 交叉功能列

结构化数据在TensorFlow 2.0中的应用，通过示例数据集的处理和模型训练，展示了如何使用代码进行结构化数据操作。章节内容包括对数据集的整理、构建模型、多次训练、结果评估等步骤，并通过实际运行代码来加深读者对结构化数据理解和模型运用。



12.7 结构化数据的使用

回归在数据建模中的应用，它通过迭代数据来发现规律并预测新数据。在实际项目中，回归是重要的数据分析手段，本章将详细讲解这种方法。



第13章 TensorFlow回归

在一元线性回归模型中，如何通过数理统计的回归分析来确定变量间的依赖关系。首先准备数据集并画出数据点图，然后构建一个包含单层的线性回归模型进行训练。经过多次迭代后，模型能够学习到数据的趋势，即使在有噪声干扰的情况下，也能预测出与实际数据相近的结果。通过可视化预测图，展示了该模型对一元线性关系的有效捕捉能力。



13.1 一元线性回归

使用TensorFlow 2.0构建多元线性回归模型的过程，包括准备数据集、验证模型、训练和预测。通过运行代码，得到一个包含多个自变量的数据集，并展示了这些数据的图形表示。模型在一定范围内能较好地预测数据，但噪声干扰导致了部分数据点的偏差。



13.2 多元线性回归

汽车油耗回归分析的示例，使用Auto MPG数据集预测20世纪70年代末和80年代初的汽车燃油效率。首先下载数据集并处理无效值，接着划分训练集和测试集，然后构建回归模型并进行训练。通过观察平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）图，发现随着迭代次数增加，训练错误率逐渐降低，但达到一定次数后趋于稳定。为优化训练过程，引入TensorFlow 2.0的EarlyStopping回调函数，减少无效训练。模型训练完成后，进行预测并对比实际结果，显示预测点与标注点基本一致，证明模型具有较好的预测能力。



13.3 汽车油耗回归示例

电子工业出版社对本作品享有专有出版权，任何侵犯该权利的行为将承担民事、行政甚至刑事责任。出版社鼓励社会人士举报侵权盗版行为，并提供了详细的联系方式和奖励机制。



从零开始学TensorFlow 2.0