Verfügbarkeit: Einführung in TensorFlow | Technische Universität München

Einführung in TensorFlow: Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen

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Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Hope, Tom (VerfasserIn), Resheff, Yehezkel S. (VerfasserIn), Lieder, Itay (VerfasserIn)
Weitere beteiligte Personen:	Rother, Kristian 1977- (ÜbersetzerIn), Lotze, Thomas (ÜbersetzerIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch Englisch
Veröffentlicht:	Heidelberg O'REILLY [2018]
Ausgabe:	1. Auflage
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Umfang:	XI, 224 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm
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adam_text	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 38 38 39 40 49 51 51 53 54 56 56 57 61 61 64 68 69 69 70 72 82 84 84 88 89 90 93 95 95 97 98 101 101 102 102 104 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 Vif] \| Inhalt
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Signatur:	0303 DAT 708f 2018 L 703 Lageplan
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