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深度学习实战:基于 TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用
本书从环境的搭建和Tensorflow2.X的基础语法讲起,逐步深入到计算机视觉项目的实战,重点介绍了如何使用Tensorflow2.X框架实现各类经典的深度学习模型,让读者可以系统地学习Tensorflow2.X和计算机视觉领域的相关知识并有更深入的了解。 本书分为10章,涵盖的主要内容有Anaconda环境配置、JupterNoteook使用;神经网络和纯Pthon手动实现;Tensorflow2.X的基础语法;图像分类算法模型的理论和实战;迁移学习技术实战;目标检测算法模型的理论和实战;自编码器算法模型的理论和实战;生成式对抗网络算法模型的理论和实战;基于深度学习的指纹识别技术实战;基于Linux平台下的深度学习模型网页部署。本书内容通俗易懂,案例丰富,实用性强,特别适合Tensorflow2.X语言和计算机视觉入门读者阅读,也适合Pthon程序员等其他编程爱好者阅读。另外,本书也适合作为相关培训机构的教材使用。
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