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在深度学习与图像处理技术快速发展的背景下，《TensorFlow深度学习应用实践》聚焦TensorFlow框架在图像处理领域的实际应用，为读者提供从理论基础到编程实践的系统化指导。感兴趣的读者可下载该书籍的电子版，深入学习如何利用TensorFlow解决图像处理相关问题。
书籍基本信息
本书由王晓华编著，2017年12月由清华大学出版社出版。全书共458页，定价89元，ISBN为9787302487951。内容围绕TensorFlow在图像处理中的应用展开，涵盖基础编程、模型设计及实战案例，适合深度学习开发者、图像处理工程师及高校相关专业学生阅读。
内容简介
全书以“理论知识—模型构建—实战应用”为逻辑主线，系统讲解TensorFlow在图像处理中的关键技术：
- 基础编程入门：详细介绍Python类库安装（如NumPy、Matplotlib）、TensorFlow基本数据结构（张量、计算图）、数据集创建与读取（TFRecord格式），帮助读者搭建开发环境并掌握框架基础操作。
- 核心模型解析：深入人工神经网络（ANN）、循环神经网络（RNN）、全卷积神经网络（FCN）等经典模型的理论原理，结合ResNet、Slim、GAN（生成式对抗网络）等前沿技术，解析模型架构设计与参数调优方法。
- 图像处理实战：以大量数据集为基础，通过代码实现图像识别、特征提取、生成与优化等任务，涵盖MNIST手写识别、图像风格迁移、生成对抗样本等具体场景，强调理论与实践的结合。
作者简介
王晓华长期从事深度学习与图像处理领域的研究与开发，具备丰富的工程实践经验。其研究方向涵盖人工神经网络、TensorFlow框架应用及计算机视觉算法，擅长通过通俗语言解析复杂技术，致力于推动深度学习在图像处理领域的普及与应用。
章节目录
- 基础技术篇
- 第1-5章：Python开发环境配置、TensorFlow基础操作、数据集处理与可视化工具使用。
- 模型理论与设计篇
- 第6-15章：人工神经网络、循环神经网络、全卷积网络的理论基础，ResNet/Slim模型架构解析，生成式对抗网络（GAN）原理与实现。
- 图像处理实战篇
- 第16-22章：基于TensorFlow的图像识别实战（MNIST/CIFAR-10）、图像生成（GAN应用）、特征工程与模型优化案例，提供完整代码示例与数据集解析。
《TensorFlow深度学习应用实践》以图像处理为核心场景，通过“原理讲解+代码实操+案例解析”的模式，帮助读者掌握TensorFlow的高阶应用技巧。如需系统学习深度学习在图像处理中的实践方法，欢迎下载该书籍的电子版，获取配套数据集与完整代码资源。
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