【中文教程】简单粗暴入门TensorFlow 2.0

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【中文教程】简单粗暴入门TensorFlow 2.0

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

TensorFlow 2.0已发布，现在，这里有一份全中文教学的快速上手指南，基于Keras和Eager Execution（动态图）模式，北大学霸出品，获得TensorFlow官方认可。其名为，简单粗暴TensorFlow 2.0。

简洁高效的指导手册

TensorFlow 2.0，摈弃了TensorFlow 1.x的诸多弊病，进一步整合TensorFlow和Keras，号称能像Numpy一样畅爽运行，快速、可扩展、可投入生产。像TensorFlow 2.0一样，这份教程旨在删繁就简：

• 主要基于TensorFlow最新的Eager Execution模式，以便于模型的快速迭代开发。但依然包含传统的Graph Execution模式。

• 能过快速查阅，各章节相对独立。哪里不会点哪里。

• 代码实现力图简洁高效，表意清晰，高度可复用。每个完整项目代码总行数不过百行。

• 简洁明了。不追求面面俱到。

整份手册包含以下几个部分：

从TensorFlow基础知识到模型在实际环境中的部署，再到训练与加速的细节，这份指南涵盖的内容十分完备。

并且，在每一章的开头，都设置了前置知识模块，方便读者查缺补漏。

在讲解的过程之中，作者也穿插补充了相关的概念、知识以及更多函数调用细节。

用Keras实现卷积神经网络CNN

北大学霸出品

《简单粗暴TensorFlow 2.0》的作者，是来自北大的李锡涵。2016年，他从浙大竺可桢学院本科毕业，随后进入北大信息科学技术学院读研，师从童云海教授。曾于微软亚研院实习，还是机器学习的Google Developers Expert。

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