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本书基于 TensorFlow.NET 框架,详细介绍了.NET 平台下深度学习的基础原理和应用技术,不仅阐述了算法原理,还演示了实践代码和运行效果,其中完整示例主要采用的语言为 C#和 F#。全书分为 3 个部分:第一部分介绍了核心 API 的用法和基础示例,包括数据类型、张量、Eager Mode、自动求导、线性回归、逻辑回归、tf.data、深度神经网络和 AutoGraph 机制,读者可以通过学习这一部分内容快速入门;第二部分重点演示了.NET Keras 的用法,包括模型、网络层、常用 API、模型搭建和模型训练,读者可以由此掌握主流的深度学习方法;第三部分主要是生产应用和案例实操,包括 GPU 环境搭建、自定义数据集训练、图像分类、目标检测、迁移学习、自然语言处理、生成对抗网络和 F#应用案例,每个案例均有完整的代码。本书涵盖深度学习的方法和实践,主要面向在校大学生、生产技
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快速入门 本书介绍了核心API 的用法和基础示例,包括数据类型、张量、Eager Mode、自动求导、线性回归、逻辑回归、tf.data、深度神经网络和AutoGraph 机制,读者可以通过学习快速入门。 快速应用 本书演示了.NET Keras 的用法,包括模型、网络层、常用API、模型搭建和模型训练,读者可以由此快速掌握主流的深度学习方法。 快速落地 本书有大量的生产应用和案例实操,包括GPU 环境搭建、自定义数据集训练、图像分类、目标检测、迁移学习、自然语言处理、生成对抗网络和F#应用案例,每个案例均有完整的代码,帮助开发者快速在实际项目中开展AI技术落地。
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