前言 TensorFlow从诞生之初即为全球人工智能领域最受用户欢迎的人工智能开源框架，其见证了人工智能在全球的兴起，同时引领了全行业的研究方向，改变了人类处理问题、解决问题的方法和认知，带动了深度学习和人工智能领域的全面发展和成长壮大。TensorFlow的出现使得深度学习的学习门槛大大降低，不仅仅是数据专家，就连普通的程序设计人员，甚至于相关专业的学生，都可以用其来开发新的AI程序，而不需要深厚的算法理论和编程功底。 随着深度学习在各个领域获得巨大的成功，科研人员和从业者尝试使用深度学习去解决各种任务。但是由于种种原因，可能在某个应用领域有较高能力的人员，在使用TensorFlow解决其他项目问题时，需要一个示范性的解决方案；或者一个初学深度学习的学生，需要一个能够具有引导性的、可直接运行的深度学习代码去引导其入门。 本书就是基于上述想法，选用TensorFlow 2.5作为深度学习的框架，提供了多个Python深度学习项目代码供读者上机练习，通过分析实例代码、实现模型改进等形式，全面向读者介绍使用TensorFlow 2进行深度学习实战的核心技术和各方面涉及的相关知识，内容全面而翔实。 本书并不是一个简单的实战“例题”性书籍，本书在讲解和演示实例代码的过程中，对TensorFlow 2核心技术进行深入分析，重要内容均结合代码进行实战讲解，围绕深度学习基本原理也做了介绍。读者通过这些实例可以深入掌握深度学习和TensorFlow 2的相关内容，并能进一步提高使用深度学习技术解决问题的能力。 本书面向深度学习的初级和中级读者。通过本书的学习，读者能够掌握使用深度学习的基本体系和在TensorFlow 2框架下进行神经网络设计的技术要点，以及从模型的构建到应用程序的编写一整套的应用技巧。 本书特色 （1）重实践，讲原理。本书基于深度学习案例，先讲解理论基础，再逐步给出案例…