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内容简介：
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书籍目录：
Preface
Chapter 1: TensorFlow 101
What is TensorFIow?
TensorFlow core
Code warm-up - Hello TensorFIow
Tensors
Constants
Operations
Placeholders
Creating tensors from Python objects
Variables
Tensors generated from library functions
Populating tensor elements with the same values
Populating tensor elements with sequences
Populating tensor elements with a random distribution
Getting Variables with tf.get_variable（）
Data flow graph or computation graph
Order of execution and lazy loading
Executing graphs across compute devices - CPU and GPGPU
Placing graph nodes on specific compute devices
Simple placement
Dynamic placement
Soft placement
GPU memory handling
Multiple graphs
TensorBoard
A TensorBoard minimal example
TensorBoard details
Summary
Chapter 2: High-Level Libraries for TensorFlow
TF Estimator - previously TF Learn
TF Slim
TFLearn
Creating the TFLearn Layers
TFLearn core layers
TFLearn convolutional layers
TFLearn recurrent layers
TFLearn normalization layers
TFLearn embedding layers
TFLearn merge layers
TFLearn estimator layers
Creating the TFLearn Model
Types of TFLearn models
Training the TFLearn Model
Using the TFLearn Model
PrettyTensor
Sonnet
Summary
Chapter 3: Keras 101
Installing Keras
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出版社信息：
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其它内容：
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书籍信息完全性：7分
网站更新速度：6分
使用便利性：3分
书籍清晰度：5分
书籍格式兼容性：3分
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安全性：6分
稳定性：7分
搜索功能：6分
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书籍真实打分
故事情节：8分
人物塑造：9分
主题深度：5分
文字风格：4分
语言运用：6分
文笔流畅：7分
思想传递：8分
知识深度：3分
知识广度：6分
实用性：9分
章节划分：9分
结构布局：4分
新颖与独特：8分
情感共鸣：4分
引人入胜：6分
现实相关：9分
沉浸感：7分
事实准确性：6分
文化贡献：4分