这篇文章《TensorFlow全栈开发工程实践——做一个全智全能算法工程师》深入介绍了TensorFlow的全栈开发工程实践，并分享了如何成为一名全智全能算法工程师的经验。通过学习和实践，读者可以了解TensorFlow的应用领域和技术要点，掌握算法工程师的核心能力。文章内容丰富详实，对想要深入学习TensorFlow和算法工程实践的读者有很大帮助。
TensorFlow全栈开发工程实践——做一个全智全能算法工程师读后感篇一
《TensorFlow全栈开发工程实践》是一本关于AI背后的技术书，手把手教读者做一个全智全能算法工程师，内容丰富且很有深度，需要认真细心的去感受书中博大精深的内容。
教学方式：视频教学+代码引导+综合案例+在线服务
精挑细选：只讲有用的，轻松剖析AI核心算法
对标就业：只学有用的，进阶全智全能全栈大厂工程师
书中内容丰富，层层深入，结构清晰，一步步剖析AI核心算法，从高等数学理论，到python基础知识，再到docker搭建环境，最后再进入tensorflow的实践，是一条让小白一步步走向资深的路，部分内容深奥难懂，需要花费精力去学习攻克，那么接下来一切就迎刃而解了，在本书的指导支持下，不断尝试实践，总结思考，如此往复，终将走向成功。
核心tensorflow包含基本概念和框架、GPU资源分配和策略、训练模型的保存与加载、内定的标准格式- TFRecord，这些核心内容使用图表分析，代码一行行详解，关键点提示指导，最后还有每一小章总结，由输入到输出，带你看透tensorflow内核。
总之，本书是一本以tensorflow为技术的AI实践教学书，内容经典，要全面有全面，要广度有广度，要深度有深度，带你走进AI的世界。
TensorFlow全栈开发工程实践——做一个全智全能算法工程师读后感篇二
TensorFLow全栈开发工程实践
别人家的程序员都是年薪多少 提升自己系列之《TensorFLow全栈开发工程实践》 作为IT行业，在学校时学过C，VC，VB，工作后又学JAVA，ABAP，以及现在以业务为主的工程师，在熟悉当前业务后，对一些未知领域也是保持着兴趣， 读一本从软件逻辑，功能开始 安装步骤，界面介绍，代码解析， 实例从0-1的创造，并完成一组小目标， 全程都是件有趣的事。 这套书是在以上的结构下带着读者完成这件事。
AI也是现在的流程，也是潜在的高新行业， 想换赛道的人可以尝试， 正在大学期也可为未来职业做准备， 如果做为领导，管理前的了解即可。、
TensorFlow全栈开发工程实践——做一个全智全能算法工程师读后感篇三
《TensorFlow全栈开发工程实践》
相信大家一看到这个书名就知道哪些人适合读这本书了，没错，就是那些对计算机感兴趣的人群。TensorFlow是目前人工领域比较主流的开发工具之一了，它是谷歌公司研发的一种计算框架。作者在这本书里很详细的写了TensorFlow怎么去下载，怎么配置环境。我们只看文字内容的话，可能会觉得有些不懂，所以作者也很贴心的把这个视频的教程给我们录下来。我们可以通过扫描书背面的二维码加入圈子以后会有一个百度的链接，从链接里面就能找到我们所需要的视频。那参考视频来结合文字去进行实操的话，我们就会更容易理解TensorFlow。
搭建TensorFlow的话，用的是Python语言。在讲经典神经网络模型的时候，作者会把搭建模型，构建网络的全部过程和代码都展现出来。并且还会指出这个模型里面的创新点。方便我们的理解。就比如说GoogleNet网络模型创新点就是Inspection模块，还有1×1卷积，还有Auxiliary Classifiers。要理解这些东西的话，是需要有一定的高等数学基础的，而且还要能够对Python语言有最基本的一个了解。
我个人很喜欢作者讲的目标检测算法。一共讲了6种算法。分别是RCNN目标检测算法，SPPNet目标检测算法，Fast RCNN目标检测算法，Faster RCNN目标检测算法，SSD目标检测算法，YOLO目标检测算法。
RCNN图像缩放实验中，各向异性说法指的是不考虑图片和具体的形状和尺寸，直接将图片全部缩放到CNN模型要求的尺寸,这种方法得到的图像会有一定的扭曲。各向同性缩放指的是先扩充后裁剪，先裁剪后扩充。
空间金字塔石化原理是说首先我们先得到一个21种不同的空间块，再从每一个空间块中提取一个特征，刚好就是要提取的21维特征向量。而空间金字塔最大池化就是说21个空间块中分别计算每个空间块的最大值，从而得到一个输出单元，最终得到一个21维特征向量的输出。
Fast RCNN算法和RCNN算法是不一样的，Fast RCNN算法在最后一个卷积层后面加了一个rol pooling层，而且Fast RCNN的分类直接用了softmax函数替代RCNN的SVM算法。
Faster RCNN算法，则是把ss算法替换成了一个神经网络模块。并且取名为RPN。
SSD是一个端到端的模型，所有的检测过程和识别过程都是在同一个网络进行的。而且SSD选择的是多尺度特征图。这样可以在比较浅的特征图中，对小目标有比较好的表达。
YOLOV1算法没有选择基于候选区域框算法的方式进行网络训练，而是直接采用全图进行训练的模式。优点就在于可以更好的区分目标物体和背景区域。
此外，作者也在书中分析了，怎么把TensorFlow应用于我国食品药品安全事件网络预警，感兴趣的可以从这本书里面查找详细的代码。
