Learning TensorFlow

Idioma: inglés

Editorial: O'Reilly Media, US, 2017

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Roughly inspired by the human brain, deep neural networks trained with large amounts of data can solve complex tasks with unprecedented accuracy. This practical book provides an end-to-end guide to TensorFlow, the leading open source software library that helps you build and train neural networks for computer vision, natural language processing (NLP), speech recognition, and general predictive analytics. Authors Tom Hope, Yehezkel Resheff, and Itay Lieder provide a hands-on approach to TensorFlow fundamentals for a broad technical audience-from data scientists and engineers to students and researchers. You'll begin by working through some basic examples in TensorFlow before diving deeper into topics such as neural network architectures, TensorBoard visualization, TensorFlow abstraction libraries, and multithreaded input pipelines. Once you finish this book, you'll know how to build and deploy production-ready deep learning systems in TensorFlow. Get up and running with TensorFlow, rapidly and painlessly Learn how to use TensorFlow to build deep learning models from the ground up Train popular deep learning models for computer vision and NLP Use extensive abstraction libraries to make development easier and faster Learn how to scale TensorFlow, and use clusters to distribute model training Deploy TensorFlow in a production setting. …

N° de ref. del artículo LU-9781491978511

Título
Learning TensorFlow
Autor
Tom Hope, Itay Lieder, Yehezkel S. Resheff
Editorial
O'Reilly Media, US
Año de publicación
2017
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1491978511
ISBN 13
9781491978511
Peso del artículo
666 gramos

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