Einführung in TensorFlow: Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German English |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'REILLY
[2018]
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| Ausgabe: | 1. Auflage |
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| Beschreibung: | XI, 224 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm |
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Inhalt
Vorwort. IX
1 Einleitung. 1
Einstieg in Deep Learning. 1
TensorFlow für Kl-Systeme verwenden. 2
TensorFlow: Was verbirgt sich hinter dem Namen?. 5
Allgemeiner Überblick. 6
Zusammenfassung. 8
2 Erste Schritte mit TensorFlow. 9
TensorFlow installieren. 9
Hallo Welt. 11
MNIST. 13
Softmax-Regression. 14
Zusammenfassung. 21
3 Die Grundlagen von TensorFlow. 23
Berechnungsgraphen. 23
Was ist ein Berechnungsgraph?. 23
Die Vorteile von Graphenberechnungen. 24
Graphen, Sessions und Ergebnisabfragen. 24
Einen Graphen erstellen. 25
Eine Session erstellen und ausführen. 26
Unseren Graphen aufbauen und verwalten. 28
Ergebnisabfragen. 29
Fließende Tensoren. 30
Knoten als Operationen, Kanten als Tensor-Objekte. 30
Datentypen. 32
Tensor-Objekte und ihre Gestalt. 33
Namen. 37
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104
Variablen, Platzhalter und einfache Optimierung.
Variablen.
Platzhalter.
Optimierung.
Zusammenfassung.
Konvolutionsnetze.
Einführung in Konvolutionsnetze.
MNIST: Zweite Runde.
Konvolution.
Pooling.
Dropout.
Das Modell.
CIFAR10.
Laden des CIFARIO-Datensatzes.
Einfache CIFARIO-Modelle.
Zusammenfassung.
Text 1: Arbeiten mit Text und Sequenzen, Visualisierung mit
TensorBoard.
Warum Sequenzdaten so wichtig sind.
Einführung in rekurrente neuronale Netze.
Einfache Implementierung eines RNN.
In TensorFlow eingebaute Funktionen für RNNs.
RNNs für Textsequenzen.
Textsequenzen.
Überwachte Worteinbettungen.
LSTM und die Verwendung von Sequenzlängen.
Anlernen von Einbettungen und des LSTM-Klassifikators.
Zusammenfassung.
Text II: Wortvektoren, fortgeschrittene RNNs und Visualisierung von
Einbettungen.
Einführung in die Worteinbettung.
Word2vec.
Skip-Gramme.
Einbettungen in TensorFlow.
Die Verlustfunktion für Noise-Contrastive Estimation (NCE)
Abfall der Lernrate.
Anlernen und Visualieren mit TensorBoard.
Einblick in unsere Einbettungen.
| Inhalt
Angelernte Einbettungen und fortgeschrittene RNNs.;. 105
Angelernte Worteinbettungen. 106
Bidirektionale RNNs und GRU-Zellen. 110
Zusammenfassung. 112
7 Abstraktionen und Vereinfachungen inTensorFIow. 113
Überblick über das Kapitel. 113
Verfügbare Bibliotheken. 115
contrib.learn. 116
Lineare Regression. 117
DNN-Klassifikator. 120
FeatureColumn. 122
Mit contrib.learn ein CNN selbst erstellen. 127
TFLearn. 130
Installation. 130
CNN. 130
RNN. 133
Keras. 135
Angelernte Modelle mit TF-Slim. 142
Zusammenfassung. 150
8 Warteschlangen, Threads und das Einlesen von Daten. 151
Die Eingabepipeline. 151
TFRecords. 152
Das Schreiben mit TFRecordWriter. 153
Warteschlangen. 155
Einstellen und Entnehmen. 155
Multithreading. 157
Koordinator und Warteschlangensteuerung. 159
Eine vollständige parallele Eingabepipeline. 161
tf.train.string_input_producer() und tf.TFRecordReader(). 162
tf.train.shuffle_batch(). 162
tf.train.start_queue_runners() und der Abschluss. 163
Zusammenfassung. 164
9 TensorFlow und verteiltes Rechnen. 165
Verteiltes Rechnen. 165
Wo findet Parallelisierung statt?. 166
Was ist das Ziel von Parallelisierung?. 166
TensorFlow-Elemente. 167
tf.app.flags. 167
Cluster und Server. 168
Inhalt | VII
Replikation von Berechnungsgraphen über mehrere
Prozessoren. 169
Überwachte Sessions. 169
Die Prozessorzuteilung. 170
Beispiel mit verteiltem Rechnen. 171
Zusammenfassung. 177
10 Modelle mit TensorFlow exportieren und via Server bereitstellen. 179
Unser Modell speichern und exportieren. 179
Geladene Gewichte zuweisen. 179
Die Klasse Saver. 183
Einführung in TensorFlow Serving. 189
Überblick. 189
Installation. 191
Bauen und exportieren. 192
Zusammenfassung. 199
Anhang: Tipps zur Erstellung von Modellen und Verwendung von
TensorFlow Serving. 201
Index. 217
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