11本最佳 TensorFlow 书籍 (2025年更新)
Evelyn Clarke 我们是读者 支持，并且当您通过我们网站上的链接购买时，我们可能会赚取佣金。
TensorFlow是由Google开发和维护的一个开源深度学习库。它提供数据流编程，可执行一系列机器学习任务。它旨在运行在多台CPU或GPU甚至移动操作系统上，并提供Python、C++或Java等多种语言的封装。
您是否有兴趣学习Tensorflow技能，并正在寻找一些出色的书籍来帮助您提高Tensorflow专业知识？那么您来对地方了。
这里精选了一系列适合初学者学习Tensorflow的最佳书籍。这些书籍得到了Tensorflow专家的强烈推荐，并有助于学生掌握编程基础。这些资源将指导您在这个有前途的领域中建立您的职业生涯，并让您成为一名更好的Tensorflow开发者。 阅读更多…
初学者最佳Tensorflow书籍
| 书名 | 作者姓名 | 最新版 | 出版社 | 评分 | 链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| 学习TensorFlow 2.0 | Pramod Singh | 第一版 | Apress |  |
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| 使用TensorFlow 2和Keras进行高级深度学习 | Rowel Atienza | 第二版 | Packt Publishing Limited |  |
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| TinyML | Pete Warden | 第一版 | O′Reilly | |
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| 使用TensorFlow进行自然语言处理 | Thushan Ganegedara | 第一版 | Packt Publishing | |
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| TensorFlow机器学习项目 | Ankit Jain | 第一版 | Packt Publishing | |
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1) 学习TensorFlow 2.0：使用Python实现机器学习和深度学习模型
《学习TensorFlow》是一本由Pramod Singh和Avish Manure撰写的书。本书首先介绍了TensorFlow 2.0框架及其上一版本的主要变化。本书还侧重于使用TensorFlow构建监督机器学习模型。
本书还教授如何使用自定义Estimator构建模型。您还将学习如何使用TensorFlow构建机器学习和深度学习模型。本书中的所有代码都将以可执行脚本的形式在Github上提供。
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》是由Rowel Atienza撰写的一本书。本书向您介绍当今一些高级深度学习技术。
本书还向您介绍深度学习、使用互信息进行无监督学习、对象检测（SSD）。本书还展示了如何利用最新的技术创建有效的AI。在本书中，您将了解GANs及其如何解锁新水平的AI性能。
3) TinyML：使用TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上进行机器学习
《TinyML：使用TensorFlow Lite进行机器学习》是由Pete Warden和Daniel Situnayke撰写的一本书。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，这些结合使得在小型设备上实现令人惊叹的功能成为可能。
本书非常适合希望使用机器学习构建嵌入式系统的软件和硬件开发人员。
4) 使用TensorFlow进行自然语言处理
《使用TensorFlow进行自然语言处理》是由Hushan Ganegedara撰写的一本书。在本书中，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一个神经机器翻译器。
阅读本书后，您将了解NLP技术。您还将能够将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》是由Ankit Jain、Armando Fandango和Amita Kapoor撰写的一本书。本书还教授如何构建高级项目。您还可以利用TensorFlow生态系统中的库来解决常见挑战。
本书还教授您如何在各种真实领域中构建项目，例如自动编码器、推荐系统、强化学习等。通过阅读这本参考书，您将获得构建机器学习项目所需的专业知识。
6) TensorFlow 2实践计算机视觉
《TensorFlow 2实践计算机视觉》是由Benjamin Planche和Eliot Andres撰写的一本书。本书将帮助您探索Google的开源机器学习框架。您还将了解如何利用卷积神经网络（CNN）进行视觉任务。
本书从计算机视觉和深度学习的基础知识开始。本书还教授您如何从头开始构建神经网络。本书将帮助您教授如何使用现代解决方案（如Inception和ResNet）对图像进行分类，并使用You Only Look Once（YOLO）方法提取特定内容。
在完成这本学习材料书后，您将同时拥有理论知识和实践技能。它还可以帮助您解决高级计算机视觉问题。
7) Pro TensorFlow深度学习
《Pro TensorFlow深度学习》是由Santanu Pattanayak撰写的一本书。您还将能够理解数学理解和直觉。它将帮助您自己设计新的深度学习架构和解决方案。
本书提供实践经验，让您可以从零开始学习深度学习。这本TensorFlow书籍将使您快速掌握TensorFlow。它将帮助您优化不同的深度学习架构。
本书涵盖了许多在任何行业都相关的实用深度学习概念。本书提供的代码以iPython笔记本和脚本的形式提供。
8) 云、移动和边缘的实际深度学习
《云、移动和边缘的实际深度学习》是由Anirudh Koul、Siddha Ganju和Meher Kasam撰写的一本书。本书教您如何为云、移动设备和浏览器构建实际的深度学习应用程序。
本书教您将一个想法转化为人们可以在现实世界中使用的东西的过程。本书还教授您如何为包括Raspberry Pi和Google Coral在内的各种设备开发人工智能。您还将获得许多关于最大化模型准确性和速度的实用技巧。
9) 深度学习：实践方法
《深度学习》是由Josh Patterson和Adam Gibson撰写的一本书。这本实践指南不仅提供了关于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。通过真实世界的例子，您将轻松学习方法和策略。
常见问题
⚡ TensorFlow是什么？
Google的TensorFlow是一个开源且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各种任务，专注于训练和推理深度神经网络。
📚 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Python实现机器学习和深度学习模型
- 使用TensorFlow 2和Keras进行高级深度学习
- TinyML：使用TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上进行机器学习
- 使用TensorFlow进行自然语言处理
🏅 TensorFlow书籍有先决条件吗？
这些Tensorflow书籍专为具有很少或没有TensorFlow经验的初学者设计。尽管如此，对Python有基本了解会更好。
