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Google近日发布了TensorFlow.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于205年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlowServing，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Ja、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（InceptionNet、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络 AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，InceptionNet，ResNet）
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TensorFlow实战 李开复、Jeff Dean联合力荐的Google TensorFlow中文教程，代码基于TF1.0版讲解，TF Contributor、Committer原创！
更多计算机好书请关注： 电子工业出版社自营店 《TensorFlow实战》是由PPmoney大数据算法总监黄文坚和美国Uptake数据科学家唐源倾力原创的新书。本书是GoogleTensorFlow研发团队内部力荐的教程，两位作者均是TensorFlow开发者，其中唐源是TensorFlow研发团队的Committer。本书结合了大量代码实例，深入浅出地介绍了如何使用TensorFlow。 代码基于TensorFlow 1.0版API（读者可登录博文视点官网http://www.broadview.com.cn/下载书中大段源代码） 深度剖析如何用TensorFlow实现主流神经网络： - AutoEncoder - MLP - CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet） - Word2Vec - RNN（LSTM，Bi-RNN） - Deep Reinforcement Learning（Policy Network、Value Network） 详述TensorBoard、多GPU并行、分布式并行等组件的使用方法 TF.Learn从入门到精通，TF.Contrib详解
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