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。《TensorFlow技术解析与实战》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。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；提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API。
《TensorFlow技术解析与实战》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。
学习参考：
《TensorFlow技术解析与实战》中文PDF，311页，带目录，文字可以复制，彩色配图。配套源代码。
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