全书共11章，第1章介绍TensorFlow的基本概念；第2章介绍如何在计算图中连接算法组件，创建一个简单的分类器；第3章重点介绍如何使用TensorFlow实现各种线性回归算法；第4章介绍支持向量机（SVM）算法；第5章介绍如何使用数值度量、文本度量和归一化距离函数实现最近邻域算法；第6章讲述如何使用TensorFlow实现神经网络算法；第7章阐述TensorFlow实现的各种文本处理算法。第8章扩展神经网络算法；第9，解释在TensorFlow中如何实现递归神经网络（RNN）算法；第10章介绍TensorFlow产品级用例和tips；第11章展示TensorFlow如何实现k-means算法、遗传算法和解决常微分方程（ODE）等。

第1章 TensorFlow基础 1
第2章 TensorFlow进阶 20
第3章 基于TensorFlow的线性回归 45
第4章 基于TensorFlow的支持向量机 66
第5章 最近邻域法 90
第6章 神经网络算法 109
第7章 自然语言处理 143
第8章 卷积神经网络 181
第9章 递归神经网络 211
第10章 TensorFlow产品化 243
第11章 TensorFlow的进阶应用 257