《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。 通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorF

基于卷积神经网络的风格迁移算法，模型使用VGG-19，实验环境：Tensorflow2.0,python3.6,支持GPU加速