走向TensorFlow 2.0

作品简介

《走向TensorFlow2.0：深度学习应用编程快速入门》是TensorFlow2.0编程实践的入门类书籍，目的是在TensorFlow2.0正式版发布之际能够帮助大家快速了解其核心特性及基本编程技巧。本书通过5个常用的人工智能编程案例，帮助大家掌握如何在工作中使用TensorFlow2.0进行应用开发。

《走向TensorFlow2.0：深度学习应用编程快速入门》内容覆盖了Python和TensorFlow基础入门、自然语言处理和CV领域的实践案例、模型的服务化部署，希望在基于TensorFlow2.0的人工智能编程上能够助你一臂之力。

赵英俊

阿里云人工智能领域MVP，目前在阿里云从事产业、工业智能方向的解决方案架构师工作，基于数据智能、人工智能等技术和产品解决传统产业、工业的痛点和难点问题。现个人维护一个优秀的开源NLP项目——基于Seq2Seq的中文智能聊天机器人，目前GitHub stars超过1100。

作品目录

• 推荐序
• 前言
• 第1章 Python基础编程入门
• 1.1 Python的历史
• 1.2 Python的基本数据类型
• 1.3 Python数据处理工具之Pandas
• 1.4 Python图像处理工具之PIL
• 第2章 TensorFlow 2.0快速入门
• 2.1 TensorFlow 2.0简介
• 2.2 TensorFlow 2.0环境搭建
• 2.3 TensorFlow 2.0基础知识
• 2.4 TensorFlow 2.0高阶API（tf.keras）
• 第3章 基于CNN的图像识别应用编程实践
• 3.1 CNN相关基础理论
• 3.2 TensorFlow 2.0 API详解
• 3.3 项目工程结构设计
• 3.4 项目实现代码详解
• 第4章 基于Seq2Seq的中文聊天机器人编程实践
• 4.1 NLP基础理论知识
• 4.2 TensorFlow 2.0 API详解
• 4.3 项目工程结构设计
• 4.4 项目实现代码详解
• 第5章 基于CycleGAN的图像风格迁移应用编程实践
• 5.1 GAN基础理论
• 5.2 CycleGAN的算法原理
• 5.3 TensorFlow 2.0 API详解
• 5.4 项目工程结构设计
• 5.5 项目实现代码详解
• 第6章 基于Transformer的文本情感分析编程实践
• 6.1 Transformer相关理论知识
• 6.2 TensorFlow 2.0 API详解
• 6.3 项目工程结构设计
• 6.4 项目实现代码详解
• 第7章 基于TensorFlow Serving的模型部署实践
• 7.1 TensorFlow Serving框架简介
• 7.2 TensorFlow Serving环境搭建
• 7.3 API详解
• 7.4 项目工程结构设计
• 7.5 项目实现代码详解
• 参考资料