TensorFlow是谷歌公司开发设计的深度学习框架，也是现阶段深度学习的流行框架之一。TensorFlow技术性分析与实战演练从深度学习的基本讲起，深层次TensorFlow框架原理、实体模型搭建、源码剖析和互联网完成等各个领域。
本书分成基本篇、实战篇和提升篇三一部分。基本篇讲解人工智能技术的新手入门专业知识，深度学习的方式，TensorFlow的基本原理、系统架构图、设计构思、程序编写实体模型、常见API、批规范化、实体模型的储存与载入、序列与进程，完成一个自定实际操作，并开展TensorFlow源码分析，详细介绍卷积和神经网络（CNN）和循环系统神经网络（RNN）的演变发展趋势以及TensorFlow完成、TensorFlow的高級框架等专业知识；实战篇讲解怎样用TensorFlow写一个神经网络程序流程并详细介绍TensorFlow完成各种各样互联网（CNN、RNN和自编号互联网等），并对MINIST数据开展训炼，讲解TensorFlow在面部识别、自然语言理解解决、图象和视频语音的融合、生成式对抗网络等层面的运用；提升篇讲解TensorFlow的分布式系统原理、构架、方式、API，还会继续详细介绍TensorFlowXLA、TensorFlowDebugger、TensorFlow和Kubernetes融合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow手机端运用，及其TensorFlowServing、TensorFlowFold和TensorFlow测算加快等别的特性。zui后，附则中列举一些可供参考的公布数据，并融合创作者的工作经验详细介绍项目风险管理的一些提议。
这书从入门到精通，基础理论结合实际，实战演练实例新奇，根据zui新的TensorFlow1.1版本号，包含TensorFlow的新特性，特别适合对深度学习和TensorFlow很感兴趣的阅读者阅读文章。
目录
- 第一篇 基础篇
- 第1章 人工智能概述 2
- 第2章 TensorFlow环境的准备 23
- 第3章 可视化TensorFlow 34
- 第4章 TensorFlow基础知识 52
- 第5章 TensorFlow源代码解析 102
- 第6章 神经网络的发展及其TensorFlow实现 109
- 第7章 TensorFlow的高级框架 134
- 第二篇 实战篇
- 第8章 第一个TensorFlow程序 144
- 第9章 TensorFlow在MNIST中的应用 148
- 第10章 人脸识别 170
- 第11章 自然语言处理 186
- 第12章 图像与语音的结合 201
- 第13章 生成式对抗网络 206
- 第三篇 提高篇
- 第14章 分布式TensorFlow 216
- 第15章 TensorFlow线性代数编译框架XLA 236
- 第16章 TensorFlow Debugger 241
- 第17章 TensorFlow和Kubernetes结合 246
- 第18章 TensorFlowOnSpark 255
- 第19章 TensorFlow移动端应用 262
- 第20章 TensorFlow的其他特性 279
- 第21章 机器学习的评测体系 284
