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本书基于 TensorFlow.NET 框架，详细介绍了.NET 平台下深度学习的基础原理和应用技术，不仅阐述了算法原理，还演示了实践代码和运行效果，其中完整示例主要采用的语言为 C#和 F#。全书分为 3 个部分： 部分介绍了核心 API 的用法和基础示例，包括数据类型、张量、Eager Mode、自动求导、线性回归、逻辑回归、tf.data、深度神经网络和 AutoGraph 机制，读者可以通过学习这一部分内容快速入门；第二部分重点演示了.NET Keras 的用法，包括模型、网络层、常用 API、模型搭建和模型训练，读者可以由此掌握主流的深度学习方法；第三部分主要是生产应用和案例实操，包括 GPU 环境搭建、自定义数据集训练、图像分类、目标检测、迁移学习、自然语言处理、生成对抗网络和 F#应用案例，每个案例均有完整的代码。本书涵盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、生产技术人员和研究人员，适合具备.NET 编程基础，希望通过.NET 技术开发深度学习应用的读者阅读。

部分 TensorFlow.NET API 入门

第 1 章 TensorFlow.NET 介绍 ................................................................................... 2

1.1 TensorFlow.NET 特性 .................................................................................................. 2

1.2 TensorFlow.NET 开源库结构 ...................................................................................... 3

第 2 章 数据类型与张量详解 ........................................................................................ 6

2.1 数据类型 ...................................................................................................................... 6

2.2 张量详解 ...................................................................................................................... 7

2.3 常量与变量 .................................................................................................................. 8

2.4 字符串常见操作 .........................................................................................................11

2.5 基本张量操作 ............................................................................................................ 14

2.6 维度变换 .................................................................................................................... 19

2.7 合并分割 .................................................................................................................... 22

2.8 广播机制 .................................................................................................................... 24

第 3 章 Eager Mode 详解 ............................................................................................ 28

3.1 Eager Mode 说明 ........................................................................................................ 28

3.2 Eager Mode 比较 ........................................................................................................ 29

3.3 Eager Mode 数值运算 ................................................................................................ 31

3.4 Eager Mode 张量降维运算 ........................................................................................ 32

3.5 Eager Mode 矩阵运算 ................................................................................................ 35

3.6 print 与 tf.print 特性对比 ........................................................................................... 37

第 4 章 自动求导原理与应用 ....................................................................................... 44

4.1 机器学习中的求导 .................................................................................................... 44

4.2 简单函数求导 ............................................................................................................ 45

4.3 复杂函数求偏导 ........................................................................................................ 46

第 5 章 线性回归实操 ...................................................................................................... 48

5.1 线性回归问题 ............................................................................................................ 48

5.2 TensorFlow 下的线性回归 ........................................................................................ 50

5.3 C#和 Python 的性能比较 .......................................................................................... 54

第 6 章 MNIST 手写字符分类逻辑回归 ............................................................................ 56

6.1 经典的 MNIST 手写字符分类问题 .......................................................................... 56

6.2 逻辑回归代码实操 .................................................................................................... 63

第 7 章 tf.data 数据集创建与预处理 ................................................................................ 77

7.1 tf.data 介绍 ................................................................................................................. 77

7.2 tf.data 数据集创建 ..................................................................................................... 78

7.3 tf.data 数据预处理 ..................................................................................................... 81

7.4 tf.data 数据使用 ......................................................................................................... 89

第 8 章 深度神经网络实践 ............................................................................................................ 91

8.1 深度神经网络介绍 .................................................................................................... 91

8.2 TensorFlow.NET 代码实操 1：DNN with Eager ...................................................... 93

8.3 TensorFlow.NET Keras 模型搭建的 3 种方式 ........................................................ 105

8.4 TensorFlow.NET 代码实操 2：DNN with Keras .....................................................116

第 9 章 AutoGraph 机制详解 .............................................................................................. 131

9.1 AutoGraph 机制说明 ............................................................................................... 131

9.2 AutoGraph 机制原理 ............................................................................................... 144

9.3 AutoGraph 编码规范 ............................................................................................... 146

第二部分 .NET Keras 简明教程

第 10 章 Keras 简要介绍 ................................................................................................... 149

10.1 Keras 特性 .............................................................................................................. 149

10.2 Keras 版本说明 ...................................................................................................... 150

第 11 章 模型与层 ................................................................................................................... 152

11.1 Keras 常用的模型与层 .......................................................................................... 152

11.2 自定义层 ................................................................................................................ 155

11.3 自定义模型 ............................................................................................................ 157

11.4 模型常用 API 概述 ................................................................................................ 160

第 12 章 Keras 常用 API 说明 ........................................................................................... 167

12.1 回调函数 ................................................................................................................ 167

12.2 数据集预处理 ........................................................................................................ 169

12.3 优化器 .................................................................................................................... 172

12.4 损失函数 ................................................................................................................ 175

12.5 评估指标 ................................................................................................................ 180

第 13 章 Keras 搭建模型的 3 种方式 ............................................................................ 184

13.1 Sequential API 方式 ............................................................................................... 185

13.2 Functional API 方式 ............................................................................................... 186

13.3 自定义模型 ............................................................................................................ 188

第 14 章 Keras 模型训练 ..................................................................................................... 194

14.1 内置 fit 训练 ........................................................................................................... 194

14.2 自定义训练 ............................................................................................................ 196

第三部分 生产应用与案例

第 15 章 CPU 和 GPU 环境下的 TensorFlow.NET 应用 ........................................... 201

15.1 CPU 和 GPU 环境搭建及安装 .............................................................................. 201

15.2 TensorFlow.NET 的图像利器 SharpCV ................................................................ 221

第 16 章 工业生产环境应用案例 ......................................................................................... 228

16.1 工业机器视觉领域应用 ........................................................................................ 228

16.2 工业时间序列预测领域应用 ................................................................................ 247

第 17 章 在 C#下使用 TensorFlow.NET 训练自己的数据集 .......................................... 254

17.1 项目说明 ................................................................................................................ 254

17.2 模型介绍 ................................................................................................................ 254

17.3 数据集说明 ............................................................................................................ 256

17.4 代码说明 ................................................................................................................ 256

17.5 总结 ........................................................................................................................ 274

第 18 章 视觉图像分类 ....................................................................................................... 275

18.1 卷积神经网络实现图像分类 ................................................................................ 277

18.2 卷积神经网络详解 ................................................................................................ 287

18.3 深入了解卷积神经网络 ........................................................................................ 319

第 19 章 视觉目标检测 ................................................................................................................ 347

19.1 视觉目标检测原理简述 ........................................................................................ 347

19.2 YOLO v3 模型推理实践 ....................................................................................... 360

19.3 YOLO v3 模型训练实践 ....................................................................................... 374

第 20 章 迁移学习应用 ................................................................................................................ 393

20.1 迁移学习原理简述 ................................................................................................ 393

20.2 Inception v3 网络 ................................................................................................... 396

20.3 迁移学习代码实操 ................................................................................................ 400

第 21 章 自然语言处理 ................................................................................................................ 426

21.1 自然语言处理简述 ................................................................................................ 426

21.2 词向量 .................................................................................................................... 429

21.3 文本分类代码实操 ................................................................................................ 446

第 22 章 生成对抗网络 ................................................................................................................ 467

22.1 生成对抗网络简述 ................................................................................................ 467

22.2 生成对抗网络实战案例 ........................................................................................ 479

第 23 章 F#应用案例 .................................................................................................................... 500

23.1 F#简明教程 ............................................................................................................ 500

23.2 F#案例实践 ............................................................................................................ 513

参考文献 ............................................................................................................................................ 534

仇华：从事机器视觉和机器学习开发的工作14年，目前在TCL担任 软件工程师。SciSharp Stack开源社区核心组成员，TensorFlow苏州社区创办者，多年来专注于图像算法和深度学习领域的研究，获得Google深度学习开发者认证、微软AIM人工智能经理证书和苏州市 视觉工程师证书。陈海平：从事软件开发和系统架构设计的工作16年，目前在美国一家公司担任 软件架构师。创办SciSharp Stack开源社区，TensorFlow.NET创立和主要维护者，主要业余时间都投入在开源社区的项目贡献。

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