《21个项目玩转深度学习基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏等。全书共包含21个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow的过程变得轻松和高效。本书基于TensorFlow 1.4版本，并介绍了该版本中的一些新特性。
1.本书以TensorFlow为工具，从基础的MNIST手写体识别开始，介绍了基础的卷积神经网络、循环神经网络，还包括正处于前沿的对抗生成网络、深度强化学习等课题,代码基于TensorFlow1.4.0及以上版本。
2.书中所有内容由21个可以动手实验的项目组织起来，并在其中穿插TensorFlow的教学，让你可以在实践中比较轻松地学习到深度学习领域的基础知识，掌握TensorFlow的使用方法，并积累丰富的深度学习实战经验。
3.通过本书，可以学到：
在动手实践中快速入门深度学习领域。
通过实验快速掌握TensorFlow的操作方法。
掌握卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络和深度强化学习等深度学习积累丰富的深度学习实战项目，如图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成、文本生成、序列分类、时间序列预测等。
学习TensorFlow的一些新特性，如TimeSeries模块、RNNCell等。
我们正处在一个日新月异、飞速变革的时代，层出不穷的新技术每天都在冲击和改变我们的生活。人工智能无疑是其中最受关注、也是影响最深远的技术领域。它为计算机插上了翅膀，演变出许多从前根本无法想象的新技术、新应用。AlphaGoZero，一台没有任何先验知识的人工智能机器，可以在几天内通过自我博弈成长为世界第一的围棋大师，超越人类几千年积累的经验；风格迁移应用能够自动将用户的照片转变为著名的绘画艺术风格；机器可以在零点几秒内完成翻译，把一种语言译成另一种语言。此外，有关人脸识别、自动驾驶等新技术的应用也都纷纷开始落地。在过去的几年内，人工智能技术不仅在学术上取得了巨大的突破，也开始走向寻常百姓家，真正为人们的生活提供便利。
本书主要为读者介绍这次人工智能浪潮最重要的组成部分深度学习技术，使用的编程框架是谷歌的TensorFlow。借助于谷歌巨大的影响力，TensorFlow一经发布就引起了广泛的关注，目前（截止至2017年底）TensorFlow在Github上已经有了8万4千多个Star，是所有深度学习框架中最多的。
鉴于目前市场上已有很多深度学习和TensorFlow的入门书籍，下面我们着重谈一谈本书与它们的不同之处，主要有以下几点：
实践、应用导向。深度学习需要深厚的数理基础，对于初学者来说不是很友好。本书希望从实践出发，用具体的例子来引导读者学习深度学习技术和TensorFlow编程技巧。我们主要从实用性和趣味性两个方面考量，选择了21个实践项目，其中既有MNIST图像识别这样的入门项目，也有目标检测、人脸识别、时间序列预测这样的实用性项目，还有一些诸如DeepDream这样的趣味性项目。读者可以在实践中找到乐趣，逐渐进步，让学习深度学习和TensorFlow的过程不再那么痛苦。
清晰、有深度的介绍。在写书过程中，我们尽量用简单的语言来描述算法的原理，做到清晰有条理。此外，深度学习是一门还在快速发展的新技术，限于篇幅所限，很多内容不能完全写到书中，我们在大部分章节的末尾列出了拓展阅读材料，有兴趣的读者可以参考拓展材料进一步学习细节知识。
基于TensorFlow1.4版本。TensorFlow的发展非常迅速，本书代码全部基于TensorFlow最新的1.4版本（包括1.4.0和1.4.1），并介绍了TensorFlow的一些新特性，如TimeSeries模块（1.3版本添加）、新的MultiRNNCell函数(1.2版本更改)等。本书的代码会在如下Github地址上提供，并会随新的TensorFlow版本的发布而同步更新：https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples。
本书代码推荐的运行环境为：Ubuntu14.04，Python2.7、TensorFlow1.4.0。请尽量使用类Unix系统和Python2来运行本书的代码。
本书主要内容
本书共包括21章，内容编排如下：
第1到第11章主要介绍深度卷积神经相关的项目。其中，第1~3章属于入门章节，主要讨论深度学习中最基础的图像识别问题。第4~7章讨论了其他计算机视觉相关的实践案例，如目标识别、人脸识别、图像风格迁移等。最后，8~11章介绍了GAN模型和它的几个重要变体。
第12到第17章主要介绍RNN、LSTM相关的项目。RNN、LSTM通常用来处理序列型数据，这里第12章是一个入门章节，会详细介绍RNN和LSTM的原理、实现方法和一个应用实例CharRNN。第13到17章讨论一些更复杂也更具体的案例，如序列分类、词嵌入表示、时间序列预测、机器翻译等。
第18到第21章主要介绍强化学习相关的项目。作为基础，第18、19章分别介绍了相对简单的QLearning和SARSA算法，第20章和第21章介绍了更复杂的DQN和策略梯度算法。
如何阅读本书
在阅读此书前，读者应当了解Linux系统的基本操作，并会使用Python进行简单的编程，此外读者还需具备基础的机器学习知识。这本书章节的安排是依据读者对深度学习的了解循序渐进设立的，建议初学者从前至后阅读。由于深度学习和TensorFlow都不大易于理解，我建议读者分几遍阅读本书：
第一遍先简单的浏览一下，看一看书中都有哪些实践项目。当对基本的概念有初步的理解时，就可以尝试配置一下开发环境。
第二遍，从前至后，阅读各章中算法的原理，并运行相应的实践项目。在这个过程中，希望读者能在自己动手的过程中找到学习的乐趣。读者可以对照源代码和书中的内容，深入学习各个模型的细节，此外还可以根据自己的需求对代码进行修改。本书会涉及到大量TensorFlow中的函数，由于篇幅限制，不可能将每一个函数都介绍一遍，书中只会对比较重要的函数进行介绍，读者可以参考TensorFlow的官方文档，查看其他函数的功能说明。
第三遍再根据需要对照源程序看相关章节。此外，读者还可以参阅章节最后的拓展阅读来作进一步学习。最后，如果你是一名深度学习和TensorFlow的精通者，也可以根据需要直接跳读到相关章节，查阅你需要的内容。
致谢
我首先要感谢我的父母，是他们将我养育成人，父母永远健康快乐是我最大的心愿。
感谢互联网时代，感谢网络上数不清的优秀开发者和博主，也感谢谷歌的开源精神，让我们可以如此紧跟时代最前沿的技术，并为技术的进步做出自己微薄的贡献。
我还要真诚地感谢电子工业出版社对这本书的认可和兴趣。感谢电子工业出版社的孙学瑛女士，她的热情推动最终促成了我与电子工业出版社的合作。感谢孙亚东编辑，他对本书的重视和诚恳的建议，在写作过程中给了我莫大的帮助。
最后，感谢刘婧源同学给本书提出的宝贵的意见。
由于本人水平有限，书中不足及错误之处在所难免，敬请专家和读者给予批评指正。如果您想和我进行技术交流，可以发送意见反馈邮件至hzydl21@163.com，亦可在知乎上找到我：https://www.zhihu.com/people/he-zhi-yuan-16/，此外还可以访问书友论坛http://forum.broadview.com.cn。
何之源
2018年1月1日
何之源，知乎专栏AIInsight作者。针对Tensorflow早期学习案例不足的情况，在网上撰写了大量实践文章与TensorFlow教程，教程风格清晰易懂又不失深度，获得了广大读者的肯定。热爱编程，在人工智能和深度学习领域有丰富的实践经验。
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