Tensorflow 2.0神经网络实践 基于TensoFlow 2.0的神经网络入门实践指南，涵盖CNN、GAN等深度神经网络的基本概念、关键技术及应用
读者对象： 希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的开发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的开发者。要充分利用这本书，需要你掌握Python编程语言方面的知识。 TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松开发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改进后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升开发者的工作效率和便于开发者使用。 本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始介绍，之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TensorFlow 2.0的工具（如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub）加速开发过程。 学完本书之后，你将能够使用TensorFlow 2.0开发任何机器学习问题的解决方案
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