TensorFlow2.0深度学习应用实践

作者简介

王晓华，计算机专业讲师，长期讲授面向对象程序设计、数据结构、Hadoop程序设计等研究生和本科生相关课程；主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题，独立科研项目获省级成果认定，发表过多篇论文，拥有一项专利。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》等图书。

内容简介

\"TensorFlow 2.0破天荒地抛弃了原有的架构，重新开始，整合了曾经为TensorFlow添加的多种组件，在2.0版本中，这些组件被打包成一个综合平台，可支持机器学习的工作流程（从训练到部署），即用一个新的架构从根本上代替了已有的架构。 可以看到新架构中的训练部分主要关注Python API，即训练的可用性、整洁性以及易用性。它通过使用“存档”的方式连接起训练与部署之间的桥梁。 模型的部署方式是多种多样，可以方便地使用多种端支持，使其能够运营在不同的平台上。而语言绑定（language binding）也有不同程度的支持，包括Swift、R和Julia等。 \"