Learn TensorFlow 2.0

Manual práctico y sintético a cargo de Pramod Singh y Avinash Manure, publicado por Apress a principios de 2020, cuyo propósito es facilitar la transición y adopción de TensorFlow 2.0. El libro está dirigido a programadores, ingenieros de datos y profesionales de machine learning de nivel básico que desean dominar el nuevo paradigma del framework tras el abandono de las complejidades de la versión 1.x, bastando con contar con conocimientos básicos de Python y nociones elementales de álgebra lineal.

La obra expone los cambios estructurales más relevantes del entorno: la ejecución inmediata (*eager execution*) habilitada de forma predeterminada, la eliminación de `tf.Session` y la consagración de `tf.keras` como la API de alto nivel estándar. Desarrolla ejemplos de aprendizaje supervisado básico (regresión lineal, regresión logística y árboles potenciados) y se adentra en redes neuronales densas con Keras (API secuencial y funcional). Prosigue con visión por computadora mediante redes convolucionales (CNN) para clasificación de imágenes, procesamiento del lenguaje natural (NLP) con tokenización, capas de *embeddings* y redes recurrentes para análisis de sentimientos, cerrando con la exportación al formato SavedModel y su integración en un servidor web ligero con Flask.

A través de sus páginas se construyen proyectos aplicados que incluyen un clasificador de imágenes, un analizador de polaridad en opiniones de texto y un servicio web de inferencia que expone predicciones mediante una API REST en Flask. Con menos de 200 páginas, su mayor cualidad es la agilidad y concreción con la que transmite las buenas prácticas de la versión 2.0. No profundiza en arquitecturas avanzadas como Transformers ni en despliegues distribuidos con Kubernetes o TensorFlow Serving, resultando ideal como lectura rápida de actualización o punto de entrada al framework.