面向机器智能的 TensorFlow 实践
[美] 山姆 · 亚伯拉罕 等
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万字

内容简介

本书共有四部分,分九章。

第一部分对 TensorFlow 的历史脉络进行了简要的梳理,介绍在安装 TensorFlow 时应当考虑的因素,并给出了详细的 TensorFlow 安装指南;

第二部分深入介绍 TensorFlowAPI 的基础知识;

第三部分关注一种更为复杂的深度学习模型,首先对模型进行描述,然后介绍如何用可视化的数据流图表示所要创建的模型,以及如何利用 TensorFlow 有效地构建这些模型;

本书的后一部分探讨 TensorFlowAPI 中新推出的特性,内容包括如何准备用于部署的模型、一些有用的编程模式,以及其他精选主题。

本书内容
译者序
前言
第1章 引言
第2章 安装 TensorFlow
第3章 TensorFlow 基础
第3章 TensorFlow 基础(上)
第3章 TensorFlow 基础(中)
第3章 TensorFlow 基础(下)
第4章 机器学习基础
第5章 目标识别与分类
第5章 目标识别与分类(上)
第5章 目标识别与分类(下)
第6章 循环神经网络与自然语言处理
第6章 循环神经网络与自然语言处理(上)
第6章 循环神经网络与自然语言处理(下)
第7章 产品环境中模型的部署
第8章 辅助函数、代码结构和类
第9章 结语:其他资源

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