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于 2017年6月2日
书中非常规范的实现了现有的很多模型,比如 GoogleNet,残差网络 等等,而且代码目测不是网上抄来的,代码风格很规范,一看就不是实验室里出来的,缺点是,作者对基础知识的描述比较简略,其实比较适合稍微厉害一点的人进阶看看,对tensorflow的运行机理算是比较了解的人,看起来会很舒畅
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前 100 名评论人于 2017年5月4日
电子工业出版社差不多同时出了两本TensorFlow的书,作者都是TensorFlow方向的专业人士,这一本偏应用,对经典的网络模型讲解较多(比如2012年划时代的AlexNet)。两本书都买了,另一本还是一印,如果两本书初印的数量相等,大致可以猜测,大部分读者对深度学习有相当程度了解,更偏向实用。和一个数学专业的同事聊起来这两本书,ta觉得只要看官方文档就可以了,我倒是觉得哪怕从效率的角度出发,也应该买书。

孟庆祥有个观点,第一流的需求推动第一流的公司发展,看起来在图书领域也是成立的。以前第一流的IT需求在美国,技术领域经典图书也以美国为主,现在国内也有第一流的需求了,然后就有一些很专业的技术图书、作者进入大家的视野。
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于 2017年6月10日
建议看完TensorFlow:实战Google深度学习框架这本书以后再来看这本书,你会收获很大!
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于 2017年5月18日
前面两章随便对比下不同的机器学习框架,第三章开始直接就是翻译TensorFlow官方教程,这都能出书?
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于 2017年9月8日
这本和黄色的那本都买了。这本的内容读起来感觉上是代码和原理摘抄的堆叠。黄色的那本好很多,代码中有2/3都是注释,文字部分也可以感觉到作者的用心。
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于 2017年8月4日
内容还行 作者贴了很多代码,我很喜欢这种风格
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于 2017年8月9日
很不错,作者写作认真,而且看得出确实是做过研究,跑过实验的,推荐
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于 2017年11月10日
当前的研究热门,独到有趣
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于 2017年3月26日
和另一本实战的书有些部分内容是重叠的,但那本书更透彻些
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于 2018年5月29日
代码断开,没有写在一起,造成麻烦,而且运行起来出错。
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