11 本最佳 TensorFlow 书籍（2025 年更新）
伊芙琳·克拉克
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TensorFlow 是一个由 Google 开发和维护的开源深度学习库。它提供执行一系列机器学习任务的数据流编程。它被设计为在多个 CPU 或 GPU 甚至移动操作系统上运行，并且它有多种语言的包装器，例如 Python, C++或 Java.
您是否有兴趣学习 Tensorflow 技能，并正在寻找一些能帮助您快速提升 Tensorflow 专业知识的优秀书籍？那么您来对地方了。
以下是为初学者精心挑选的学习 Tensorflow 的最佳书籍列表。这些书籍受到 Tensorflow 专家的强烈推荐，有助于学生掌握编程基础知识。这些资源将指导您在这个有前途的领域建立自己的职业生涯，并使您成为更好的 Tensorflow 开发人员。 阅读全文...
适合初学者的最佳 Tensorflow 书籍
| 书名： | 作者姓名： | 最新版本： | 出版商： | 评分： | 链接： |
|---|---|---|---|---|---|
| 学习 TensorFlow 2.0 | 普拉莫德·辛格 | 1st版 | A按 |  |
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| 使用 TensorFlow 2 和 Keras 进行高级深度学习 | 罗韦尔·阿蒂恩萨 | 2nd版 | Packt出版有限公司 |  |
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| 微型机器学习 | 皮特·沃登 | 1st版 | 奥莱利 | |
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| 使用TensorFlow进行自然语言处理 | 图山·加内格达拉 | 1st版 | 派克出版 | |
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| TensorFlow 机器学习项目 | 耆那教 | 1st版 | 派克出版 | |
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1) 学习 TensorFlow 2.0：使用以下工具实现机器学习和深度学习模型 Python
《Learn TensorFlow》是一本由 Pramod Singh 和 Avish Manure 编写的书。本书首先介绍了 TensorFlow 2.0 框架及其与上一版本相比的主要变化。本书还重点介绍了如何使用 TensorFlow 构建监督机器学习模型。
本书还教你如何使用客户估算器构建模型。你还将学习如何使用 TensorFlow 构建机器学习和深度学习模型。本书提供的所有代码都将以可执行脚本的形式提供，网址为 Github.
2) 使用 TensorFlow 2 和 Keras 进行高级深度学习
《使用 TensorFlow 2 和 Keras 进行高级深度学习》是 Rowel Atienza 撰写的一本书。本书教你一些当今可用的高级深度学习技术。
本书还向您介绍了深度学习、使用互信息的无监督学习、对象检测 (SSD)。本书还展示了如何使用最新的技术创建有效的 AI。在本书中，您将了解 GAN 以及它们如何解锁 AI 性能的新水平。
3) TinyML：使用 Arduino 和超低功耗微控制器上的 TensorFlow Lite 进行机器学习
《TinyML：使用 TensorFlow Lite 进行机器学习》是 Pete Warden 和 Daniel Situnayke 合著的一本书。通过这本实用的学习参考书，您将进入 TinyML 领域。本书涵盖了深度学习和嵌入式系统，它们结合使用微型设备实现了令人惊叹的事情。
本书非常适合希望使用以下工具构建嵌入式系统的软件和硬件开发人员： 机器学习.
4) 使用TensorFlow进行自然语言处理
《使用 TensorFlow 进行自然语言处理》是 Hushan Ganegedara 撰写的一本书。在这本书中，您还将学习如何将高性能 RNN 模型、短期记忆 (LSTM) 单元应用于 NLP 任务。您还将能够探索神经机器翻译并实现神经机器翻译器。
阅读本书后，你将了解NLP技术。 你还将能够将TensorFlow应用于深度学习NLP应用程序，以及如何执行特定的NLP任务。
5) TensorFlow 机器学习项目
《TensorFlow 机器学习项目》是一本由 Ankit Jain、Armando Fandango 和 Amita Kapoor 撰写的书。本书还教授如何构建高级项目。您还可以使用 TensorFlow 生态系统中的库来应对常见挑战。
本书还教你如何在各种现实领域、自动编码器、推荐系统、强化学习等中构建项目。读完这本参考书后，你将获得构建机器学习项目所需的专业知识。
6) 使用 TensorFlow 2 进行计算机视觉实践
《使用 TensorFlow 2 进行计算机视觉实践》是 Benjamin Planche 和 Eliot Andres 合著的一本书。这本书将帮助您探索 Google 的机器学习开源框架。您还将了解如何从使用卷积神经网络 (CNN) 执行视觉任务中获益。
本书从计算机视觉和深度学习的基础知识开始。本书还教您如何从头开始构建神经网络。本书帮助您学习如何使用现代解决方案（例如 Inception 和 ResNet）对图像进行分类，以及如何使用 You Only Look Once (YOLO) 方法提取特定内容。
读完这本学习资料后，您将获得理论理解和实践技能。它还可以帮助您解决高级计算机视觉问题。
7) 使用 TensorFlow 进行专业深度学习
Pro Deep Learning with TensorFlow 是一本由 Santanu Pattanayak 撰写的书。您还可以了解数学理解和直觉。它可以帮助您自己发明新的深度学习架构和解决方案。
本书提供实践经验，以便您可以学习 从零开始深度学习。这本 TensorFlow 书籍将帮助您快速掌握 TensorFlow。它可以帮助您优化不同的深度学习架构。
本书涵盖了许多与任何行业相关的深度学习实用概念，本书也强调了这些概念。本参考资料中提供的代码以 i 的形式提供Python 笔记本和脚本。
8) 面向云、移动和边缘的实用深度学习
《云端、移动和边缘的实用深度学习》是 Anirudh Koul、Siddha Ganju 和 Meher Kasam 合著的一本书。本书教您如何为云端、移动和浏览器构建实用的深度学习应用程序。
本书教你如何将一个想法转化为现实世界中人们可以使用的东西。本书还教你如何为各种设备开发人工智能，包括 Raspberry Pi 和 Google Coral。你还将获得许多实用技巧，以最大限度地提高模型的准确性和速度。
9) 深度学习：实践者的方法
《深度学习》是乔希·帕特森和亚当·吉布森合著的一本书。这本实用指南不仅提供了有关该主题的最实用信息。它还可以帮助您开始构建高效的深度学习网络。
在介绍其开源 Deeplearning4j (DL4J) 之前，您将了解深度学习的理论。它是一个用于开发生产级工作流程的库。它是学习 TensorFlow 的最佳书籍之一。通过使用真实世界的示例，您将轻松学习方法和策略。
常见问题
⚡ 什么是 TensorFlow？
Google 的 TensorFlow 是一个开源的、最受欢迎的用于研究和生产的深度学习库。 TensorFlow in Python 是一个符号数学库，它使用数据流和可微分编程来执行专注于深度神经网络的训练和推理的各种任务。
📚 哪些是最好的 TensorFlow 书籍？
以下是一些最好的 TensorFlow 书籍：
- 学习 TensorFlow 2.0：使用以下工具实现机器学习和深度学习模型 Python
- 使用 TensorFlow 2 和 Keras 进行高级深度学习
- TinyML：使用 Arduino 和超低功耗微控制器上的 TensorFlow Lite 进行机器学习
- 使用TensorFlow进行自然语言处理
🏅 阅读 TensorFlow Books 有什么先决条件吗？
本 Tensorflow 书籍专为缺乏或没有 TensorFlow 经验的初学者设计。尽管对 TensorFlow 有基本的了解， Python 会很好。