11 Bedste TensorFlow-bøger (2025-opdatering)

Vi er læser understøttes og kan tjene en kommission, når du køber via links på vores websted

TensorFlow er et åbent kildekode-deep-learning-bibliotek, der er udviklet og vedligeholdt af Google. Det tilbyder dataflow-programmering, som udfører en række maskinlæringsopgaver. Det blev bygget til at køre på flere CPU'er eller GPU'er og endda mobile operativsystemer, og det har flere indpakninger på sprog som f.eks. Python, C++ eller Java.

Er du interesseret i at lære Tensorflow-færdighederne og leder efter en fremragende bog, der vil hjælpe dig med at skyde din Tensorflow-ekspertise i vejret? Så er du kommet til det rigtige sted.

Her er en kurateret liste over de bedste bøger til at lære Tensorflow for begyndere. Disse bøger anbefales stærkt af Tensorflow-eksperter og er nyttige for studerende til at forstå de grundlæggende programmeringsprincipper. Disse ressourcer vil guide dig til at opbygge din karriere inden for dette lovende felt og gøre dig til en bedre Tensorflow-udvikler. Læs mere…

Bedste Tensorflow bøger for begyndere

Bogtitel:	Forfatternavn:	Seneste udgave:	Udgiver:	bedømmelser:	Forbindelse:
Lær TensorFlow 2.0	Pramod Singh	1. udgave	Apress		Få mere at vide
Avanceret dyb læring med TensorFlow 2 og Keras	Rowel Atienza	2. udgave	Packt Publishing Limited		Få mere at vide
TinyML	Pete Warden	1. udgave	O'Reilly		Få mere at vide
Naturlig sprogbehandling med TensorFlow	Thushan Ganegedara	1. udgave	Packt Publishing		Få mere at vide
TensorFlow Machine Learning-projekter	Ankit Jain	1. udgave	Packt Publishing		Få mere at vide

1) Lær TensorFlow 2.0: Implementer Machine Learning og Deep Learning-modeller med Python

Lær TensorFlow er en bog skrevet af Pramod Singh og Avish Manure. Bogen begynder med at introducere TensorFlow 2.0-rammeværket og de store ændringer fra dens sidste udgivelse. Bogen fokuserer også på at bygge Supervised Machine Learning-modeller ved hjælp af TensorFlow.

Bogen lærer også, hvordan du kan bygge modeller ved hjælp af kundeestimatorer. Du vil også lære, hvordan du bruger TensorFlow til at bygge machine learning og deep learning-modeller. Al koden i denne bog vil være tilgængelig i form af eksekverbare scripts på Github.

---

2) Avanceret dyb læring med TensorFlow 2 og Keras

Advanced Deep Learning med TensorFlow 2 og Keras er en bog skrevet af Rowel Atienza. Bogen lærer dig nogle avancerede deep learning-teknikker, der er tilgængelige i dag.

Denne bog lærer dig også om dyb læring, uovervåget læring ved hjælp af gensidig information, objektdetektion (SSD). Bogen viser også, hvordan man skaber effektiv AI med de mest opdaterede teknikker. I denne bog lærer du om GAN'er, og hvordan de kan låse op for nye niveauer af AI-ydeevne.

---

3) TinyML: Machine Learning med TensorFlow Lite på Arduino og ultra-low-power mikrocontrollere

TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite er en bog skrevet af Pete Warden og Daniel Situnayke. Med denne praktiske læringsopslagsbog kommer du ind på TinyML-området. Bogen dækker dyb læring, og indlejrede systemer kombineres for at gøre forbløffende ting muligt med små enheder.

Denne bog er ideel til software- og hardwareudviklere, der ønsker at bygge indlejrede systemer ved hjælp af machine learning.

---

4) Naturlig sprogbehandling med TensorFlow

Natural Language Processing med TensorFlow er en bog skrevet af Hushan Ganegedara. I denne bog vil du også lære, hvordan du anvender højtydende RNN-modeller, korttidshukommelsesceller (LSTM) til NLP-opgaver. Du vil også være i stand til at udforske neural maskinoversættelse og implementere en neural maskinoversætter.

Efter at have læst denne bog, vil du forstå om NLP-teknologien. Du vil også være i stand til at anvende TensorFlow i deep learning NLP-applikationer, og hvordan man udfører specifikke NLP-opgaver.

---

5) TensorFlow Machine Learning-projekter

TensorFlow Machine Learning Projects er en bog skrevet af Ankit Jain, Armando Fandango og Amita Kapoor. Denne bog lærer også, hvordan man bygger avancerede projekter. Du vil også være i stand til at tackle almindelige udfordringer ved at bruge biblioteker fra TensorFlow-økosystemet.

Denne bog lærer også, hvordan du kan bygge projekter i forskellige domæner i den virkelige verden, autoencodere, anbefalingssystemer, forstærkningslæring osv. Ved slutningen af ​​denne opslagsbog har du opnået den nødvendige ekspertise til at bygge maskinlæringsprojekter.

---

6) Hands-on computervision med TensorFlow 2

Hands-On Computer Vision med TensorFlow 2 er en bog skrevet af Benjamin Planche og Eliot Andres. Denne bog hjælper dig med at udforske Googles open source-ramme for maskinlæring. Du vil også forstå, hvordan du kan drage fordel af at bruge konvolutionelle neurale netværk (CNN'er) til visuelle opgaver.

Bogen starter med det grundlæggende i computersyn og dyb læring. Bogen lærer dig også, hvordan du opbygger et neuralt netværk fra bunden. Bogen hjælper dig med at lære at klassificere billeder med moderne løsninger, såsom Inception og ResNet, og udtrække specifikt indhold ved hjælp af You Only Look Once (YOLO) metoden.

I slutningen af ​​denne studiematerialebog har du både den teoretiske forståelse og praktiske færdigheder. Det hjælper dig også med at løse avancerede computersynsproblemer.

---

7) Pro Deep Learning med TensorFlow

Pro Deep Learning med TensorFlow er en bog skrevet af Santanu Pattanayak. Du vil også være i stand til at forstå matematisk forståelse og intuition. Det hjælper dig med at opfinde nye deep learning-arkitekturer og -løsninger på egen hånd.

Bogen tilbyder praktisk ekspertise, så du kan lære dyb læring fra bunden. Denne TensorFlow-bog giver dig mulighed for hurtigt at komme i gang med at bruge TensorFlow. Det hjælper dig med at optimere forskellige deep learning-arkitekturer.

Bogen dækker mange praktiske begreber om dyb læring, som er relevante i enhver branche, fremhæves i denne bog. Koden givet i dette referencemateriale er tilgængelig i form af iPython notesbøger og manuskripter.

---

8) Praktisk Deep Learning til Cloud, Mobile og Edge

Practical Deep Learning for Cloud, Mobile og Edge er en bog skrevet af Anirudh Koul, Siddha Ganju og Meher Kasam. Denne bog lærer dig, hvordan du bygger praktiske deep learning-applikationer til skyen, mobilen og browsere.

Bogen lærer dig processen med at konvertere en idé til noget, som mennesker i den virkelige verden kan bruge. Denne bog lærer også, hvordan du kan udvikle kunstig intelligens til en række enheder, herunder Raspberry Pi og Google Coral. Du vil også få mange praktiske tips til at maksimere modellens nøjagtighed og hastighed.

---

9) Dyb læring: En praktiserendes tilgang

Deep Learning er en bog skrevet af Josh Patterson og Adam Gibson. Denne praktiske vejledning giver ikke kun den mest praktiske information, der er tilgængelig om emnet. Det hjælper dig også med at komme i gang med at opbygge effektive deep learning-netværk.

Du vil lære om teorien om deep learning, før du introducerer deres open source Deeplearning4j (DL4J). Det er et bibliotek til udvikling af arbejdsgange i produktionsklassen. Det er en af ​​de bedste bøger at lære TensorFlow Ved at bruge eksempler fra den virkelige verden vil du nemt lære metoder og strategier.

Ofte Stillede Spørgsmål

⚡ Hvad er TensorFlow?

Googles TensorFlow er et open source og mest populære deep learning-bibliotek til forskning og produktion. TensorFlow in Python er et symbolsk matematikbibliotek, der bruger dataflow og differentierbar programmering til at udføre forskellige opgaver med fokus på træning og inferens af dybe neurale netværk.

📚 Hvilke er de bedste TensorFlow-bøger?

Følgende er nogle af de bedste TensorFlow-bøger:

• Lær TensorFlow 2.0: Implementer Machine Learning og Deep Learning-modeller med Python
• Avanceret dyb læring med TensorFlow 2 og Keras
• TinyML: Machine Learning med TensorFlow Lite på Arduino og ultra-low-power mikrocontrollere
• Naturlig sprogbehandling med TensorFlow

🏅 Er der nogen forudsætninger for TensorFlow Books?

Disse Tensorflow-bøger er designet til begyndere med ringe eller ingen TensorFlow-erfaring. Selvom grundlæggende forståelse af Python ville være godt.