本書從環(huán)境的搭建和Tensorflow2.X的基礎(chǔ)語法講起，逐步深入到計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目的實(shí)戰(zhàn)，重點(diǎn)介紹了如何使用Tensorflow2.X框架實(shí)現(xiàn)各類經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，讓讀者可以系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Tensorflow2.X和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)并有更深入的了解。 本書分為10章，涵蓋的主要內(nèi)容有Anaconda環(huán)境配置、JupterNoteook使用；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和純Pthon手動(dòng)實(shí)現(xiàn)；Tensorflow2.X的基礎(chǔ)語法；圖像分類算法模型的理論和實(shí)戰(zhàn)；遷移學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)戰(zhàn)；目標(biāo)檢測算法模型的理論和實(shí)戰(zhàn)；自編碼器算法模型的理論和實(shí)戰(zhàn)；生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法模型的理論和實(shí)戰(zhàn)；基于深度學(xué)習(xí)的指紋識(shí)別技術(shù)實(shí)戰(zhàn)；基于Linux平臺(tái)下的深度學(xué)習(xí)模型網(wǎng)頁部署。本書內(nèi)容通俗易懂，案例豐富，實(shí)用性強(qiáng)，特別適合Tensorflow2.X語言和計(jì)算機(jī)視覺入門讀者閱讀，也適合Pthon程序員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書也適合作為相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教材使用。