Python per Tensorflow Pocket Primer

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Titolo originale:

Python for Tensorflow Pocket Primer

Contenuto del libro:

Parte della vendutissima serie PocketPrimer, questo libro è stato progettato per preparare i programmatori all'apprendimento automatico e agli argomenti di deep learning/TensorFlow. Inizia con una rapida introduzione a Python, seguita da capitoli che trattano NumPy, Pandas, Matplotlib e scikit-learn. Gli ultimi due capitoli contengono un assortimento di esempi di codice di TensorFlow 1.x, compresi esempi dettagliati di codice per TensorFlowDataset (che viene usato pesantemente anche in TensorFlow 2). Un TensorFlow Dataset si riferisce alle classi dello spazio dei nomi tf. data. Dataset che consente ai programmatori di costruire una pipeline di dati mediante il concatenamento di metodi, i cosiddetti "lazyoperator", ad esempio map(), filter(), batch() e così via, basati su dati provenienti da una o più fonti di dati.

I file di accompagnamento con il codice sorgente possono essere scaricati dall'editore scrivendo info@merclearning.com.

Caratteristiche:

⬤ Un'introduzione pratica a Python, NumPy, Pandas, Matplotlib e aspetti introduttivi di TensorFlow1. x.

⬤ Contiene esempi rilevanti di NumPy/Pandascode, tipici degli argomenti di apprendimento automatico, e anche utili esempi di codice TensorFlow 1.x per gli argomenti di deep learning/TensorFlow.

⬤ Include molti esempi di API TensorFlow Dataset con operatori lazy, ad esempio map(), filter(), batch(), take() e anche metodi di concatenazione di tali operatori.

⬤ Si presume che il lettore abbia un'esperienza molto limitata.

⬤ File di accompagnamento con tutti gli esempi di codice sorgente (scaricare dall'editore)