原文：TensorFlow 2.0 Quick Start Guide（https://b-ok.global/book/5207549/c42521）

协议：CC BY-NC-SA 4.0（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/）

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不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c

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目录

• TensorFlow 2.0 快速入门指南（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/README.md）

• 零、前言（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/00.md）

• 第 1 部分：TensorFlow 2.00 Alpha 简介（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/s1.md）

• 一、TensorFlow 2 简介（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/01.md）

• 二、Keras：TensorFlow 2 的高级 API（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/02.md）

• 三、TensorFlow 2 和 ANN 技术（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/03.md）

• 第 2 部分：TensorFlow 2.00 Alpha 中的监督和无监督学习（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/s2.md）

• 四、TensorFlow 2 和监督机器学习（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/04.md）

• 五、TensorFlow 2 和无监督学习（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/05.md）

• 第 3 部分：TensorFlow 2.00 Alpha 的神经网络应用（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/s3.md）

• 六、使用 TensorFlow 2 识别图像（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/06.md）

• 七、TensorFlow 2 和神经风格迁移（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/07.md）

• 八、TensorFlow 2 和循环神经网络（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/08.md）

• 九、TensorFlow 估计器和 TensorFlow HUB（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/09.md）

• 十、从 tf1.12 转换为 tf2（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/tf-20-quick-start-guide/10.md）

介绍

TensorFlow 是 Python 中最受欢迎的机器学习框架之一。 通过这本书，您将提高对 TensorFlow 最新功能的了解，并能够使用 Python 执行监督和无监督的机器学习。

顾名思义，本书旨在向读者介绍 TensorFlow 及其最新功能，包括 2.0.0 版以内的 Alpha 版本，包括急切的执行 tf.data ， tf.keras ，TensorFlow Hub，机器学习， 和神经网络应用。

本书适用于对机器学习及其应用有所了解的任何人：数据科学家，机器学习工程师，计算机科学家，计算机科学专业的学生和业余爱好者。

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