本书以TensorFlow 1.2为基础，从基本概念、内部实现和实践等方面深入剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现，紧接着还将TensorFlow与深度学习相结合，从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了N、GAN和RNN等经典模型，然后深入剖析了TensorFlow运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现，很后全面介绍了TensorFlow生态系统的发展。
本书全面、系统地介绍深度学习相关的技术，包括人工神经网络，卷积神经网络，深度学习平台及源代码分析，深度学习入门与进阶，深度学习实践，所有章节均附有源程序，所有实验读者均可重现，具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书，研究人员、深度学习爱好者，能够在3 个月内，系统掌握深度学习相关的理论和技术。
