国人写的两本书，个人感觉还是不错的，一方面学习深度学习的理论，另一方面可以使用tensorflow进行测试，收效较快。
《深入理解TensorFlow架构设计与实现原理》从基本概念、内部实现和实践等方面深入剖析了TensorFlow。
《深入理解TensorFlow架构设计与实现原理》PDF，375页，带书签目录，文字可以复制。
作者：彭靖田,林健,白小龙
下载: https://pan.baidu.com/s/1wfBxRz4nAxGft0zv9iNcqw
提取码: ufqp
《深入理解TensorFlow架构设计与实现原理》分为五大部分，这五个部分，我认为最有用的是第4部分，能够学会对底层进行改进。
第一部分为基础篇（第1～3章），简单介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，包括数据流图的设计与使用，以及TensorFlow运行环境和训练机制，帮助读者快速入门TensorFlow，迅速上手使用。
第二部分为关键模块篇（第4～7章），着重讲解了使用TensorFlow端到端解决人工智能问题涉及的关键模块，包括数据处理、编程框架、可视化工具和模型托管工具，帮助读者进一步提升开发效率，快速落地模型应用。
第三部分为算法模型篇（第8～11章），在读者熟练掌握TensorFlow后，该部分将深度学习与TensorFlow有机结合，系统介绍了深度学习的发展历史与应用场景，并结合理论与代码实现深入讲解了CNN、GAN和RNN等经典模型。
第四部分为核心揭秘篇（第12～14章），深入剖析了TensorFlow运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现，聚焦C++ 核心层的揭秘，帮助读者进一步理解TensorFlow底层的设计思想与实现细节，TensorFlow二次开发人员需重点关注这部分内容。
第五部分为生态发展篇（第15章），全面介绍了TensorFlow生态系统发展，并重点介绍了Keras深度学习算法库，以及TensorFlow与云原生社区Kubernetes生态的结合、与大数据社区Spark生态的结合，并介绍了TensorFlow通信优化技术、TPU及NNVM模块化深度学习技术，帮助读者进一步全面了解深度学习生态发展的现状。
学了理论后，我们可以通过《Tensorflow+Keras-深度学习人工智能实践应用》进行实践。
《Tensorflow+Keras-深度学习人工智能实践应用》PDF，329页，带书签目录，文字可以复制。
配套源代码。
下载: https://pan.baidu.com/s/1ktuM64dPjkgRMnBpvmakRg
提取码: rxha
通过学习《Tensorflow+Keras-深度学习人工智能实践应用》，我学会了安装、上机操作，也测试了大部分范例程序。
分9部分，共21章，内容主要包括基本概念介绍、TensorFlow 与 Keras 的安装、Keras MNIST手写数字识别、Keras CIFAR-10照片图像物体识别、Keras多层感知器预测泰坦尼克号上旅客的生存概率、使用Keras MLP、RNN、LSTM进行IMDb自然语言处理与情感分析、以TensorFlow张量运算仿真神经网络的运行、TensorFlow MNIST手写数字识别、使用GPU大幅加快深度学习训练。
TensorFlow + Keras深度学习方面的知识不需要具备高等数学模型、算法等专业知识，只需要具备基本的Python程序设计 能力，按照步骤循序渐进地学习，就可以了解深度学习的基本概念，进而实际运用深度学习的技术。
在学习过程中，也会遇到这样那样的问题，入门阶段可以参考《白话深度学习与TensorFlow》
《白话深度学习与TensorFlow》中文版PDF，带书签目录，文字可以复制，322页。
下载: https://pan.baidu.com/s/11X84cbbXI5P-gzWre0xadg
提取码: pby9
基础篇（第1～3章），讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识，如基本的机器学习与深度学习算法，TensorFlow框架的安全与配置，简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。
原理与实践篇（第4～8章），介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理，尤其是第4章，如 果能基本读懂，后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路
、训练与使用，以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点，作者通过大量示例、 推理与实现，帮读者*大化降低学习曲线。
扩展篇（第9～13章），介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性，涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习，这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。最后给出了一些有趣的深度学习应 用：人脸识别、作诗姬、大师风图像处理，有趣又有用。
个人感觉，学习过程中，需要配合好的资料，并且随时进行整理，这样才能收到好的学习效果。
