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本书以TensorFlow 1.2为基础,从基本概念、内部实现和实践等方面深入剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念,接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现,紧接着还将TensorFlow与深度学习相结合,从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、GAN和RNN等经典模型,然后深入剖析了TensorFlow运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现,*后全面介绍了TensorFlow生态系统的发展。
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谷歌机器学习开发专家、华为深度学习团队系统工程师、华为深度学习云服务的技术负责人联合编写 中国科学院计算技术研究所副研究员/中国大数据技术大会(BDTC)发起人查礼、 长江学者 特聘教授/浙江大学计算机学院院长陈刚作序 才云科技创始人兼CEO张鑫、Google Brain资深工程师周玥枫、华为人工智能领域主任工程师夏命榛、云账户联合创始人兼CTO邹永强、博拉科技创始人兼CEO周公爽、微软亚洲研究院助理研究员王锦鹏、 知衣科技联合创始人兼CEO 郑泽宇联合 不仅介绍如何使用TensorFlow,还剖析了系统设计原理
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