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TensorFlow2.0神经网络实践读书笔记模板01思维导图读书笔记作者介绍内容摘要目录分析精彩摘录目录0305020406思维导图神经网络机器学习读者神经网络工具数据模型神经网络第章训练架构基础练习题生成器生产环境目标应用器关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF2.0的工具，如TensorFlowDatasets和TensorFlowHub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。读书笔记读书笔记基于TensoFlow2.0的神经网络入门实践指南，涵盖CNN、GAN等深度神经网络的基本概念、关键技术及应用。1，默认读者有一定tf1功底，2，框架没讲清楚，很快跳入实例，并且偏重图片识别。目录分析第2章神经网络与深度学习第1章什么是机器学习第一部分神经网络基础第1章什么是机器学习1.1数据集的重要性1.2有监督学习1.3无监督学习1.4半监督学习1.5总结1.6练习题第2章神经网络与深度学习2.1神经网络2.2优化2.3卷积神经网络2.4正则化2.5总结2.6练习题第3章TensorFlow图架构第5章高效的数据输入流水线和估计器API第4章TensorFlow2.0架构第二部分TensorFlow基础第3章TensorFlow图架构3.1环境设置3.2数据流图3.3模型定义和训练3.4用Python操作图3.5总结3.6练习题第4章TensorFlow2.0架构4.1重新学习这个框架4.2Keras框架及其模型4.3eager执行模式和新的特征4.4代码库迁移4.5总结4.6练习题第5章高效的数据输入流水线和估计器API5.1高效的数据输入流水线5.2估计器API5.3总结5.4练习题第6章使用TensorFlowHub进行图像分类第7章目标检测第8章语义分割和自定义数据集生成器第9章生成式对抗网络第10章在生产环境中部署模型12345第三部分神经网络应用第6章使用TensorFlowHub进行图像分类6.1获取数据6.2迁移学习6.3微调6.4总结6.5练习题第7章目标检测7.1获取数据7.2目标定位7.3分类和定位7.4总结7.5练习题第8章语义分割和自定义数据集生成器8.1语义分割8.2创建一个TensorFlow数据集生成器8.3模型训练与评估8.4总结8.5练习题第9章生成式对抗网络9.1了解GAN及其应用9.2无条件的GAN9.3有条件的GAN9.4总结9.5练习题第10章在生产环境中部署模型10.1SavedModel序列化格式10.2Python部署10.3支持部署的平台10.4总结10.5练习题作者介绍同名作者介绍这是《TensorFlow2.0神经网络实践》的读书笔记模板，暂

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