TensorFlow入門權*指南
谷歌研發一線工程師參與撰寫，生動講解TensorFlow底層原理

內容簡介

　　本書是一本*佳的TensorFlow入門指南。幾位作者都來自研發一線，他們用自己的寶貴經驗，結合眾多高質量的程式碼，生動講解TensorFlow的底層原理，並從實踐角度介紹如何將兩種常見模型——深度卷積網路、迴圈神經網路應用到影象理解和自然語言處理的典型任務中。此外，還介紹了在模型部署和程式設計中可用的諸多實用技巧。
　　全書分為四部分，共9章。第一部分（第1~2章）討論TensorFlow的設計模式以及選擇TensorFlow作為深度學習庫的優勢和麵臨的挑戰，並給出詳細的安裝指南。第二部分（第3~4章）深入介紹TensorFlow API的基礎知識和機器學習基礎。第三部分（第5~6章）探討如何用TensorFlow實現高階深度模型，涉及卷積神經網路（或CNN）模型和迴圈神經網路（或RNN）模型。第四部分（第7~8章）探討TensorFlow API中*新推出的特性，包括如何準備用於部署的模型、一些有用的程式設計模式等。第9章給出一些進一步瞭解TensorFlow的學習資源。

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