本書從環(huán)境的搭建和Tensorflow2.X的基礎語法講起，逐步深入到計算機視覺項目的實戰(zhàn)，重點介紹了如何使用Tensorflow2.X框架實現(xiàn)各類經(jīng)典的深度學習模型，讓讀者可以系統(tǒng)地學習Tensorflow2.X和計算機視覺領域的相關知識并有更深入的了解。 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)絡和純Pthon手動實現(xiàn)；Tensorflow2.X的基礎語法；圖像分類算法模型的理論和實戰(zhàn)；遷移學習技術實戰(zhàn)；目標檢測算法模型的理論和實戰(zhàn)；自編碼器算法模型的理論和實戰(zhàn)；生成式對抗網(wǎng)絡算法模型的理論和實戰(zhàn)；基于深度學習的指紋識別技術實戰(zhàn)；基于Linux平臺下的深度學習模型網(wǎng)頁部署。本書內(nèi)容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合Tensorflow2.X語言和計算機視覺入門讀者閱讀，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培訓機構的教材使用。