本书共12章，分为3篇。第1篇深厚学习与TensorFlow基础，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容；第2篇深度学习基础-神经网络，介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；第3篇深度学习进阶，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络和对抗神经网络两章内容。

tensorflow的只支持64版本（包括window版本，anconda版本），低配置的机器的cpu或显卡会出现不兼容最新版本问题。所以在安装了64位cpu和最新版的anaconda后要注意不要默认安装最新的python和tensorflow版本。可以手动安装tensorlow的whl文件。但安装完低版本的tensorflow后会可能会遇到protobuf和numpy版本太高，不匹配的问题，所以还需重新pip安装低版本的protobuf和numpy.可以通过conda list查看已安装的包

该whl是TensorFlow1.12-CPU版本，只适用于python3.6，64位系统版本，无需配置CUDA以及cuDNN 安装步骤 1.先将本地tensorflow卸载干净，打开cmd，命令行内输入:pip uninstall tensorflow 如果之前安装的是tensorflow的gpu版本就输入：pip uninstall tensorflow-gpu 2.卸载后将该tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件放到anaconda

tensorflow-1.12.0.jar, libtensorflow-1.12.0.jar, libtensorflow_jni-1.12.0.jar