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1-50章
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共59章
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版权信息
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内容简介
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前言
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第1章 TensorFlow 2.0的安装
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1.1 Python基本安装和用法
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1.2 TensorFlow 2.0GPU版本的安装
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1.3 Hello TensorFlow 2.0
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1.4 本章小结
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第2章 TensorFlow 2.0令人期待的变化
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2.1 新的架构、新的运行、新的开始
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2.2 配角转成主角：从TensorFlow Eager Execution转正谈起
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2.3 使用TensorFlow 2.0模式进行线性回归的一个简单例子
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2.4 TensorFlow 2.0进阶——AutoGraph和tf.function
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2.5 本章小结
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第3章 TensorFlow和Keras
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3.1 模型！模型！模型！还是模型
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3.2 使用Keras API实现鸢尾花分类的例子（顺序模式）
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3.3 多输入单一输出TensorFlow 2.0编译方法（选学）
3.4 多输入多输出TensorFlow 2.0编译方法（选学）
3.5 全连接层详解
3.6 本章小结
第4章 TensorFlow 2.0语法基础
4.1 BP神经网络简介
4.2 BP神经网络的两个基础算法
4.3 反馈神经网络反向传播算法
4.4 本章小结
第5章 卷积层与MNIST实战
5.1 卷积运算
5.2 TensorFlow 2.0编程实战：MNIST手写体识别
5.3 本章小结
第6章 TensorFlow 2.0 Dataset使用详解
6.1 Dataset API基本结构和内容
6.2 Dataset API高级用法
6.3 使用TFRecord API创建和使用数据集
6.4 TFRecord实战：带有处理模型的完整例子
6.5 本章小结
第7章 TensorFlow Datasets和TensorBoard详解
7.1 TensorFlow Datasets简介
7.2 Datasets数据集的使用——FashionMNIST
7.3 使用Keras对FashionMNIST数据集进行处理
7.4 使用TensorBoard可视化训练过程
7.5 本章小结
第8章 从冠军开始：ResNet
8.1 ResNet基础原理与程序设计基础
8.2 ResNet实战：CIFAR-100数据集分类
8.3 ResNet的兄弟——ResNeXt
8.4 本章小结
第9章 注意力机制
9.1 何为“注意力”
9.2 注意力机制的两种常见形式
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