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适读人群 ：本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合TensorFlow和深度卷积神经网络入门读者及进阶读者阅读，同时也适合后端开发、移动开发等其他编程爱好者阅读。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材。 内容全：包含高维Tensor函数、N算法及TensorFlow实战等众多知识看得懂：透过110多张图示，让你快速理解算法原理学得会：配有40多个视频课程，随时随地轻松学用得着：包括中文手写字识别、服务器移植、iOS移植及Android移植4个案例有人帮：在读者交流群里交流互动，有问必答
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《TensorFlow2实战》首先讲解深度学习和TensorFlow2的基础知识，然后通过图像处理和自然语言处理两方面的实例，帮助读者进一步掌握深度学习的应用，后通过对生成对抗网络和强化学习知识的讲解，带领读者精通深度学习。 《TensorFlow2实战》适合想要学习和了解人工智能、深度学习技术的程序员阅读，也可作为大专院校计算机专业师生的学习用书和培训学校的教材。
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谷歌的TensorFlow使机器学习比以往任何时候都更快、更简单、更易于使用。本书将教你如何凭借Python和TensorFlow的强大功能轻松开启机器学习之旅。首先，你将了解TensorFlow的基本安装过程，并探索其强大功能。接下来，你将训练和运行自己的第一个分类器，并通过解决来自多个行业的问题来了解TensorBoard库的特性，包括数据流图、训练和性能可视化。此外，你还将进一步探索文本和图像分析，并了解CNN模型及其在TensorFlow中的设置。然后，通过训练一个深度学习模型并利用其提供的服务，你将实现一个完整的真实生产系统。随着学习的深入，你还将了解亚马逊Web服务（AWS），并创建一个深度神经网络来解决视频动作识别问题。最后，你将把Caffe模型转换为TensorFlow，并学习高级TensorFlow库——TensorFlow-Slim。本书包含以下内容：? 探索如何使用不同的机器学习模型来处理数据
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TensorFlow实战 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
Google近日发布了TensorFlow.0候选版，这个稳定版将是深度学习的框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于205年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlowServing，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Ja、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（InceptionNet、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习的框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络 AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，InceptionNet，ResNe
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TensorFlow是谷歌205年开源的主流深度学习的框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《TensorFlow 实战Google深度学习的框架》为使用TensorFlow深度学习的框架的入门参考书，旨在帮者以更快、更有效的方式上手TensorFlow和深度学习的。书中省略了深度学习的繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习的解决这些问题。《TensorFlow 实战Google深度学习的框架》包含了深度学习的的入门知识和大量实践经验，是走进这个更新、更火的人工智能领域的推荐参考书。
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TensorFlow Lite移动端深度学习循序渐进地讲解了在移动设备中使用TensorFlow Lite开发机器学习和深度学习程序的核心知识，并通过具体实例演练了各知识点的使用方法和流程。全书共9章，分别讲解了人工智能开发基础、编写个TensorFlow Lite程序、创建模型、转换模型、推断、优化处理、微控制器、物体检测识别系统和姿势预测器。全书简洁而不失技术深度，内容丰富全面，以简明的文字介绍了复杂的案例。同时书中配有二维码视频，结合视频讲解可加深对相关内容的理解，是学习TensorFlow Lite开发的实用教程。 TensorFlow Lite移动端深度学习适用于已经了解Python语言基础语法和TensorFlow基础，希望进一步提高自己Python开发水平的读者阅读，还可以作为大中专院校和相关培训学校的专业教程。
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TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等）并对MNIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；提高篇
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TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等）并对MNIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；提高篇
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