Keras TensorFlow的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer

為了解決Keras TensorFlow的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：

　　正宗Keras大神著作再次降臨！   　　近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。   　　本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深

度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。   　　本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。   　　由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專

家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。   本書特色   　　☆全面採用最新的Tensorflow × Keras版本 　　☆Keras創始者親筆之作，以自身經驗分享深度學習的門道 　　☆從做中學，各章皆搭配豐富專案實作，不會只是紙上談兵 　　☆延續第一版的紮實基礎內容，新增了當前最熱門的技術，讓讀者可以更上一層樓 　　■卷積神經網路 　　■殘差連接 　　■變分自編碼器(VAE) 　　■self-attention機制 　　

■Transformer架構 　　■KerasTuner超參數調校 　　■模型集成 　　■混合精度訓練 等等 　　☆本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容   重磅推薦   　　「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」——鴻海研究院執行長 李維斌 　 　　「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出

身如我輩的學習門檻。」——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲   　　「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶   　　「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸可以參與這場盛事， 也謝謝您的關注。」——華實智造科技有限公司數據長 黃逸華  

電腦視覺機器學習實務｜建立端到端的影像機器學習

為了解決Keras TensorFlow的問題，作者ValliappaLakshmanan,MartinGörner,RyanGillard 這樣論述：

　　「本書全面介紹深度電腦視覺的最先進作法，在Keras中建構端到端生產系統，提供經過實戰檢驗的最佳實務解決方案。」 　　—François Chollet 　　深度學習研究者和Keras創造者 　　這本實用指南向您展示了如何使用機器學習模型從影像中淬取資訊。ML工程師和資料科學家將會學習經過驗證的ML技術來解決各種影像問題，包括分類、物件偵測、自編碼器、影像產生、計數和圖說產生。本書卓越的介紹了端到端深度學習：資料集建立、資料前置處理、模型設計、模型訓練、評估、部署和可解釋性。 　　Google工程師Valliappa Lakshmanan、Martin Görner

和Ryan Gillard向您展示了如何開發準確且可解釋的電腦視覺ML模型，並使用強大的ML架構以靈活且可維護的方式將它們投入大規模生產。您將學習如何使用以TensorFlow和Keras編寫的模型進行設計、訓練、評估和預測。 　　您將學習如何： 　　‧為電腦視覺任務設計機器學習架構 　　‧選擇適合您的任務的模型(例如ResNet、SqueezeNet或EfficientNet) 　　‧建立端到端ML生產線來訓練、評估、部署和解釋您的模型 　　‧前置處理影像以進行資料擴增進行並支援可學習性 　　‧納入可解釋性和負責任的AI的最佳實務 　　‧將影像模型部署為Web服務或在邊緣設備上 　　‧監控

和管理機器學習模型

基於LSTM預測模型的股票分析比較：以元大寶來台灣卓越50指數股票型基金為例

為了解決Keras TensorFlow的問題，作者楊榮駿 這樣論述：

股價預測在社會上一直是個主流的話題，同時也是具有很大挑戰性的研究題目，投資者總是試圖實時監控風險，以便預先得知市場趨勢走向，以獲得更高的投資回報，然而預測有助於保護買賣雙方之間的證券交易以及降低所涉及的風險。本文將使用長短期記憶演算法來進行股價預測，並以元大寶來台灣卓越50指數股票型基金為主要的預測目標，有許多技術派的交易者會透過五日均線、二十日均線來策略來進行交易的進出準則，故將嘗試三個預測模組，分別是利用五天資料預測未來一天開盤價漲跌幅趨勢、十天資料預測未來一天開盤價漲跌幅趨勢以及二十天資料預測未來一天開盤價漲跌幅趨勢，並使用均方根誤差來評估比較模型。研究結果顯示預測結果會有偏移的現象，

預測數據會比實際數據晚個幾天。