本书面向读者
本书假定读者有一定的机器学习和深度学习基础，使用过Keras或者Tensorflow1.0或者Pytorch搭建训练过模型。
对于没有任何机器学习和深度学习基础的同学，建议在学习本书时同步参考学习《Python深度学习》一书。
《Python深度学习》这本书是Keras之父Francois Chollet所著，该书假定读者无任何机器学习知识，以Keras为工具，使用丰富的范例示范深度学习的最佳实践，该书通俗易懂，全书没有一个数学公式，注重培养读者的深度学习直觉。
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本书写作风格
本书是一本对人类用户极其友善的TensorFlow2.0入门工具书，不刻意恶心读者是本书的底限要求，Don t let me think是本书的最高追求。
本书主要是在参考TensorFlow官方文档和函数doc文档基础上整理写成的。
但本书在篇章结构和范例选取上做了大量的优化。
不同于官方文档混乱的篇章结构，既有教程又有指南，缺少整体的编排逻辑。
本书按照内容难易程度、读者检索习惯和TensorFlow自身的层次结构设计内容，循序渐进，层次清晰，方便按照功能查找相应范例。
不同于官方文档冗长的范例代码，本书在范例设计上尽可能简约化和结构化，增强范例易读性和通用性，大部分代码片段在实践中可即取即用。
如果说通过学习TensorFlow官方文档掌握TensorFlow2.0的难度大概是9的话，那么通过学习本书掌握TensorFlow2.0的难度应该大概是3。
谨以下图对比一下TensorFlow官方教程与本教程的差异。
本书学习目录及方案
学习计划：
本书是作者利用工作之余和疫情放假期间大概2个月写成的，大部分读者应该在30天可以完全学会。
预计每天花费的学习时间在30分钟到2个小时之间。
当然，本书也非常适合作为TensorFlow的工具手册在工程落地时作为范例库参考。
PDF资源获取
附上PDF云盘下载链接，长按扫码关注：Python与机器智能，后台回复 吃掉tf2.0（建议复制）即可获得百度网盘地址。
Python与机器智能
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