11 BÄSTA TensorFlow-böcker (2025-uppdatering)

Vi är läsare stöds och kan tjäna en provision när du köper via länkar på vår webbplats

TensorFlow är ett djupinlärningsbibliotek med öppen källkod som utvecklas och underhålls av Google. Den erbjuder dataflödesprogrammering som utför en rad maskininlärningsuppgifter. Den byggdes för att köras på flera processorer eller GPU:er och till och med mobila operativsystem, och den har flera omslag på språk som Python, C++, eller Java.

Är du intresserad av att lära dig Tensorflow-färdigheterna och letar efter någon utmärkt bok som hjälper dig att skjuta i höjden din Tensorflow-expertis? Då har du kommit rätt.

Här är en kurerad lista över de bästa böckerna för att lära sig Tensorflow för nybörjare. Dessa böcker rekommenderas starkt av Tensorflow-experter och är till hjälp för studenter att förstå programmeringsgrunderna. Dessa resurser kommer att vägleda dig att bygga din karriär inom detta lovande område och göra dig till en bättre Tensorflow-utvecklare. Läs mer ...

Bästa Tensorflow-böcker för nybörjare

Boktitel:	Författarens namn:	Senaste upplagan:	Utgivare:	betyg:	Länk:
Lär dig TensorFlow 2.0	Pramod Singh	1: a upplagan	Apress		Läs mer
Avancerad djupinlärning med TensorFlow 2 och Keras	Rowel Atienza	2:a upplagan	Packt Publishing Limited		Läs mer
TinyML	Pete Warden	1: a upplagan	O'Reilly		Läs mer
Naturlig språkbehandling med TensorFlow	Thushan Ganegedara	1: a upplagan	Packt Publishing		Läs mer
TensorFlow maskininlärningsprojekt	Ankit Jain	1: a upplagan	Packt Publishing		Läs mer

1) Lär dig TensorFlow 2.0: Implementera modeller för maskininlärning och djupinlärning med Python

Lär dig TensorFlow är en bok skriven av Pramod Singh och Avish Manure. Boken börjar med att introducera TensorFlow 2.0-ramverket och de stora förändringarna från dess senaste utgåva. Boken fokuserar också på att bygga Supervised Machine Learning-modeller med TensorFlow.

Boken lär också ut hur du kan bygga modeller med hjälp av kunduppskattare. Du kommer också att lära dig hur du använder TensorFlow för att bygga modeller för maskininlärning och djupinlärning. All kod som ges i den här boken kommer att finnas tillgänglig i form av körbara skript på Github.

---

2) Avancerad djupinlärning med TensorFlow 2 och Keras

Advanced Deep Learning med TensorFlow 2 och Keras är en bok skriven av Rowel Atienza. Boken lär dig några avancerade tekniker för djupinlärning som är tillgängliga idag.

Den här boken lär dig också om djupinlärning, oövervakad inlärning med hjälp av ömsesidig information, objektdetektering (SSD). Boken visar också hur man skapar effektiv AI med de mest uppdaterade teknikerna. I den här boken kommer du att lära dig om GAN:er och hur de kan låsa upp nya nivåer av AI-prestanda.

---

3) TinyML: Machine Learning med TensorFlow Lite på Arduino och Ultra-Low-Power mikrokontroller

TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite är en bok skriven av Pete Warden och Daniel Situnayke. Med denna uppslagsbok för praktiskt lärande kommer du in på TinyML-området. Boken täcker djup inlärning, och inbyggda system kombineras för att göra häpnadsväckande saker möjliga med små enheter.

Den här boken är idealisk för mjukvaru- och hårdvaruutvecklare som vill bygga inbyggda system med hjälp av maskininlärning.

---

4) Naturlig språkbehandling med TensorFlow

Natural Language Processing med TensorFlow är en bok skriven av Hushan Ganegedara. I den här boken kommer du också att lära dig hur du tillämpar högpresterande RNN-modeller, korttidsminne (LSTM) celler, på NLP-uppgifter. Du kommer också att kunna utforska neural maskinöversättning och implementera en neural maskinöversättare.

Efter att ha läst den här boken kommer du att förstå om NLP-tekniken. Du kommer också att kunna tillämpa TensorFlow i NLP-applikationer för djupinlärning och hur man utför specifika NLP-uppgifter.

---

5) TensorFlow maskininlärningsprojekt

TensorFlow Machine Learning Projects är en bok skriven av Ankit Jain, Armando Fandango och Amita Kapoor. Den här boken lär också ut hur man bygger avancerade projekt. Du kommer också att kunna hantera vanliga utmaningar genom att använda bibliotek från TensorFlow-ekosystemet.

Den här boken lär också ut hur du kan bygga projekt i olika verkliga domäner, autokodare, rekommendationssystem, förstärkningsinlärning, etc. I slutet av den här referensboken har du fått den expertis som krävs för att bygga maskininlärningsprojekt.

---

6) Hands-on datorseende med TensorFlow 2

Hands-On Computer Vision med TensorFlow 2 är en bok skriven av Benjamin Planche och Eliot Andres. Den här boken hjälper dig utforska Googles ramverk med öppen källkod för maskininlärning. Du kommer också att förstå hur du kan dra nytta av att använda konvolutionella neurala nätverk (CNN) för visuella uppgifter.

Boken börjar med grunderna för datorseende och djupinlärning. Boken lär dig också hur du bygger ett neuralt nätverk från grunden. Boken hjälper dig att lära dig hur du klassificerar bilder med moderna lösningar, såsom Inception och ResNet, och extraherar specifikt innehåll med metoden You Only Look Once (YOLO).

I slutet av denna studiematerialbok har du både den teoretiska förståelsen och praktiska färdigheter. Det hjälper dig också att lösa avancerade datorseendeproblem.

---

7) Pro Deep Learning med TensorFlow

Pro Deep Learning med TensorFlow är en bok skriven av Santanu Pattanayak. Du kommer också att kunna förstå matematisk förståelse och intuition. Det hjälper dig att uppfinna nya djupinlärningsarkitekturer och lösningar på egen hand.

Boken erbjuder praktisk expertis så att du kan lära dig djup inlärning från grunden. Den här TensorFlow-boken låter dig snabbt komma igång med TensorFlow. Det hjälper dig att optimera olika arkitekturer för djupinlärning.

Boken täcker många praktiska begrepp om djupinlärning som är relevanta i alla branscher och betonas i denna bok. Koden som ges i detta referensmaterial är tillgänglig i form av iPython anteckningsböcker och manus.

---

8) Praktisk djupinlärning för moln, mobil och Edge

Practical Deep Learning för Cloud, Mobile och Edge är en bok skriven av Anirudh Koul, Siddha Ganju och Meher Kasam. Den här boken lär dig hur du bygger praktiska djupinlärningsapplikationer för molnet, mobilen, webbläsare.

Boken lär dig processen att omvandla en idé till något som människor i den verkliga världen kan använda. Den här boken lär dig också hur du kan utveckla artificiell intelligens för en rad enheter, inklusive Raspberry Pi och Google Coral. Du får också många praktiska tips för att maximera modellens noggrannhet och hastighet.

---

9) Djupt lärande: En utövares tillvägagångssätt

Deep Learning är en bok skriven av Josh Patterson och Adam Gibson. Denna praktiska guide ger inte bara den mest praktiska informationen som finns tillgänglig om ämnet. Det hjälper dig också att komma igång med att bygga effektiva nätverk för djupinlärning.

Du kommer att lära dig om teorin om djupinlärning innan du introducerar deras öppen källkod Deeplearning4j (DL4J). Det är ett bibliotek för att utveckla arbetsflöden i produktionsklass. Det är en av de bästa böckerna att lära sig TensorFlow Genom att använda exempel från verkliga världen lär du dig metoder och strategier enkelt.

Vanliga frågor

⚡ Vad är TensorFlow?

Googles TensorFlow är ett öppen källkod och det mest populära biblioteket för djupinlärning för forskning och produktion. TensorFlow in Python är ett symboliskt matematikbibliotek som använder dataflöde och differentierbar programmering för att utföra olika uppgifter fokuserade på träning och slutledning av djupa neurala nätverk.

📚 Vilka är de bästa TensorFlow-böckerna?

Följande är några av de bästa TensorFlow-böckerna:

• Lär dig TensorFlow 2.0: Implementera modeller för maskininlärning och djupinlärning med Python
• Avancerad djupinlärning med TensorFlow 2 och Keras
• TinyML: Machine Learning med TensorFlow Lite på Arduino och Ultra-Low-Power mikrokontroller
• Naturlig språkbehandling med TensorFlow

🏅 Finns det några förutsättningar för TensorFlow Books?

Dessa Tensorflow-böcker är designade för nybörjare med liten eller ingen TensorFlow-erfarenhet. Fast grundläggande förståelse för Python skulle vara fantastiskt.