TensorFlow Machine Learning Cookbook

出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Nick McClure

页数:401

出版时间:2017-2-6

价格:GBP 40.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781786462169

用户评价

购买这本书的初衷是希望它能提供一种“一站式”的解决方案，能够涵盖从数据预处理到最终评估和迭代的全过程，并且最好能针对不同类型的业务问题提供不同的“配方”。然而，这本书在特定领域的覆盖面显得极度不均衡。例如，它可能花了大量的篇幅在经典的监督学习任务上，但对时间序列分析、自然语言处理（NLP）中的Transformer架构的定制化实践，或者图神经网络（GNNs）的应用几乎是避而不谈，或者只是蜻蜓点水地提了一句。这使得这本书的适用范围非常狭窄，如果你恰好在做一个非主流但又急需实践指导的项目，这本书帮不了你多少。我感觉作者更像是一个特定领域的小专家，而非一个能够提供广泛技术图谱的“大厨”。一本好的Cookbook应该像一本百科全书，虽然不求每道菜都做到米其林级别，但至少要覆盖到主流的食材和烹饪方法。很遗憾，这本书在这方面交出了一份令人失望的答卷，更像是一本关于如何煎鸡蛋的指南，而不是一本综合性的烹饪大全。

这本书的排版和结构简直是一场灾难，我感觉自己像是在一个杂乱无章的图书馆里摸索，希望能找到一本具体的食谱。封面设计那种老气横秋的配色和毫无新意的字体，就已经预示了内容的陈旧和乏味。更要命的是，章节之间的逻辑跳跃性极大，前一秒还在讨论深度学习的基础优化器，后一秒突然就跳到了复杂的强化学习环境搭建，中间完全没有平滑的过渡或者必要的理论铺垫。对于一个希望系统性学习机器学习实践操作的初学者来说，这本书简直是劝退神器。我本来是冲着“Cookbook”这个名字来的，期待能得到那种条理清晰、步骤明确的“菜谱”，结果拿到的却是一堆零散的、未经充分解释的代码片段堆砌起来的草稿。很多示例代码的依赖库版本看起来非常老旧，运行起来动辄报错，光是配置环境就耗费了我一周的时间，这效率，简直是令人发指。如果作者只是想简单罗列一些代码块而不提供深入的原理剖析和应用场景的详尽说明，那么市面上早已有无数更优质的在线资源可以替代，何必出这样一本实体书来占用书架空间？我甚至怀疑作者是否真正理解了这些技术栈的最新进展，或者只是简单地将几年前的博客文章重新打包上市。

这本书的深度实在是不够，简直像是给那些已经对TensorFlow了如指掌的人写的一份过时的备忘录，而不是给渴望深入理解的实践者准备的“烹饪指南”。我花大价钱买它，是希望能从实战案例中学到如何优雅地解决现实世界中那些 messy 的数据问题，比如数据不平衡处理、特征工程的精妙技巧，或者如何针对特定硬件进行模型部署优化。然而，书中的例子大多停留在教科书式的“Hello World”级别，数据集简单到让人觉得是在浪费时间。例如，在处理图像识别任务时，它展示的无非就是MNIST或CIFAR-10那一套，完全没有触及更具挑战性的领域，比如目标检测中的Anchor Box调整、语义分割中的损失函数定制，或者迁移学习中冻结层级的微妙选择。每一次我尝试将书中的框架应用到我的实际项目中时，都会发现它完全无法应对真实场景下的复杂性。这种“浅尝辄止”的态度，使得这本书的价值大打折扣，与其说是“Cookbook”，不如说是“Quick Look at TensorFlow Basics”，而且还是很多年前的“Quick Look”。

从语言风格上来看，这本书的叙述方式极其生硬和晦涩，充满了生硬的直译感，让人读起来非常吃力。作者似乎完全没有意识到，技术书籍也需要一定的可读性和引导性。每一个概念的引入都像是凭空出现的，缺乏必要的背景介绍和动机说明，使得读者必须不断地在前后章节之间来回翻阅，才能勉强拼凑出作者的思路。例如，当引入一个高级的自定义层（Custom Layer）时，作者直接甩出了Keras的`call`方法实现，却对为什么需要自定义、它的数学基础是什么、以及它在解决特定瓶颈时的优势闭口不谈。这种“知其然而不知其所以然”的写作模式，对于那些依赖书本进行自我教育的读者是致命的。更不用提那些大段大段的、没有被有效分解的代码注释，它们与其说是帮助理解，不如说是进一步增加了阅读的负担。我感觉自己像是在阅读一份冷冰冰的技术文档的初稿，而不是一本经过精心打磨、旨在传授知识的出版物。

书中关于模型部署和生产化流程的论述，简直是脱离了当下的工业实践。在如今 MLOps 成为主流的时代，一个“Cookbook”理应包含如何使用TensorFlow Serving、如何集成到Docker容器中、或者如何利用TFX进行端到端的流水线管理。这本书里，模型训练完后，似乎任务就结束了。对模型持久化、版本控制、A/B测试的提及少得可怜，仿佛训练出一个能跑的模型就是机器学习的终点。这对于希望将技术栈从实验环境迁移到实际生产环境的工程师来说，是极其不负责任的。我尝试查找如何在TensorFlow Lite中优化一个我刚刚训练好的模型以适应移动端部署，结果发现书中对这方面的覆盖寥寥无几，或者只是提供了一个过时的`tf.lite.TFLiteConverter`的调用示例，完全没有讨论量化（Quantization）的细节和注意事项。如果一本书的实战价值不能延伸到生产部署，那么它在现代数据科学工作流中的地位是极其尴尬的，充其量只能算是一个本地实验的记录本。

例子挺多，很好的说明了如何用tensorflow实现各类算法，但错误真的有点多心很累，三星吧

例子挺多，很好的说明了如何用tensorflow实现各类算法，但错误真的有点多心很累，三星吧

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0.1版本，现在很多都变了。不建议读

简明，通过很多例子，对tensorflow的功能介绍得很全面