面向机器智能的tensorflow实践

LG_Alex

于 2021-02-21 15:37:40 发布

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本书是TensorFlow的入门教程，由一线开发者撰写，深入浅出地介绍了TensorFlow的原理和实践应用。内容涵盖TensorFlow设计模式、API基础知识、深度学习模型（卷积神经网络和循环神经网络）的实现，以及模型部署和编程技巧。适合学习深度学习和TensorFlow的读者。

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本书是一本很不错的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。
全书分为四部分，共9章。第一部分（第1_{2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。第二部分（第3}4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5_{6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型，涉及卷积神经网络（或CNN）模型和循环神经网络（或RNN）模型。第四部分（第7}8章）探讨TensorFlow API中*新推出的特性，包括如何准备用于部署的模型、一些有用的编程模式等。第9章给出一些进一步了解TensorFlow的学习资源

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