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TensorFlow?是谷歌公司開發的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、源代碼分析和網絡實現等各個方面。全書分為基礎篇、實戰篇和提高篇三部分。基礎篇講解人工智能的入門知識，深度學習的方法，TensorFlow的基礎原理、系統架構、設計理念、編程模型、常用API、批標準化、模型的存儲與加載、隊列與線程，實現一個自定義操作，並進行TensorFlow源代碼解析，介紹卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的演化發展及其TensorFlow實現、TensorFlow的高 級框架等知識；實戰篇講解如何用TensorFlow寫一個神經網絡程序並介紹TensorFlow實現各種網絡（CNN、RNN和自編碼網絡等），並對MINIST數據集進行訓練，講解TensorFlow在人臉識別、自然語言處理、圖像和語音的結合、生成式對抗網絡等方面的應用；提高篇講解TensorFlow的分布式原理、架構、模式、API，還會介紹TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes結合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移動端應用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow計算加速等其他特性。zui後，附錄中列出一些可供參考的公開數據集，並結合作者的項目經驗介紹項目管理的一些建議。 本書深入淺出，理論聯繫實際，實戰案例新穎，基於zui新的TensorFlow 1.1版本，涵蓋TensorFlow的新特性，非常適合對深度學習和TensorFlow感興趣的讀者閱讀。